【摘 要】
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实时准确的短时交通流预测在城市道路交通和高速公路交通中都十分重要,是交通控制与诱导系统的基础。应用在线支持向量回归算法对交通流进行预测,并对济南某高架路实测数据进
【机 构】
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山东科技大学机电系,河南省城市交通规划研究中心,山东科技大学信息与电气工程学院
【基金项目】
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山东科技大学科学研究“春蕾计划”项目（2008BZC044）
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实时准确的短时交通流预测在城市道路交通和高速公路交通中都十分重要,是交通控制与诱导系统的基础。应用在线支持向量回归算法对交通流进行预测,并对济南某高架路实测数据进行仿真运算。预测结果表明,在小样本下,与BP神经网络算法相比,在线支持向量回归算法明显优于BP神经网络算法,增大样本数,BP神经网络算法预测精度有所提高,但仍低于线支持向量回归算法;在运算时间上,BP神经网络算法运算时间更短。
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