【摘 要】
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为了深入研究基于路段与基于路径两种不同的建模方法在城市快速路行程时间短时预测中的预测效果，以车牌识别系统采集的行程时间数据为研究对象，分别采用历史平均法、神经网络模
【机 构】
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同济大学交通运输工程学院,西安公路研究院
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为了深入研究基于路段与基于路径两种不同的建模方法在城市快速路行程时间短时预测中的预测效果，以车牌识别系统采集的行程时间数据为研究对象，分别采用历史平均法、神经网络模型、支持向量机回归模型、非参数回归模型4种典型的预测算法，对快速路的行程时间进行预测。研究结果表明，考虑交通特征的支持向量机模型会显著提高基于路段的行程时间预测效果，同时基于路径的非参数回归建模方法优于基于路段的组合建模方法，更适合城市快速路行程时间预测。
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