【摘 要】
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为提高小样本下的出行方式选择模型的预测精度,提出了考虑低碳出行心理变量的支持向量机（SVM）算法.首先基于计划行为理论,考虑低碳出行心理因素,建立多原因多指标潜变量模型.然
【机 构】
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江苏大学汽车与交通工程学院,江苏大学财经学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71373105,61573171,51208232);江苏省“六大人才高峰”资助项目(2015-JY-025);江苏省高校科研创新计划资助项目(CXZZ12_0663)
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为提高小样本下的出行方式选择模型的预测精度,提出了考虑低碳出行心理变量的支持向量机（SVM）算法.首先基于计划行为理论,考虑低碳出行心理因素,建立多原因多指标潜变量模型.然后将预测后的潜变量带入SVM分类器,构建了带潜变量的SVM选择模型.最后,利用交叉验证优化所建模型参数,并以长三角地区城市居民为研究对象实证检验了模型性能.实证结果表明,所建带潜变量的SVM选择模型具有较好的预测效果,比不带潜变量的SVM选择模型的精度提高了4.54%,比传统的带潜变量的混合选择模型提高了2.56%,同时验证了小样本下模
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