【摘 要】
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相较于传统感知网络,移动群智感知网络在部署和维护成本上有着较大优势,在智能交通系统中得到了越来越多的应用。交通状态的预测对交通管理系统具有重要意义,从移动群智感知
【机 构】
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长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室,长沙理工大学计算机与通信工程学院,国防科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572514);湖南省自然科学基金(14JJ7043);湖南省交通厅科技进步与创新项目(201405)
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相较于传统感知网络,移动群智感知网络在部署和维护成本上有着较大优势,在智能交通系统中得到了越来越多的应用。交通状态的预测对交通管理系统具有重要意义,从移动群智感知环境下获取的车速数据出发,以支持向量回归算法（SVR）为基础,引入周期性算子,并采用布谷鸟算法（CSA）确定周期性SVR（SSVR）中的主要参数,提出了CSA-SSVR,对道路未来车速进行预测,据此判断道路的未来交通状态。实验表明,CSA-SSVR在移动群智感知环境下对于交通状态预测问题的准确性较高。
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