【摘 要】
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针对城市主干道交通流量的实时变化和波动性特点，利用支持向量回归机（supportvectorregression，SVR）进行城市主干道短时交通流量预测．为了优选SVR模型参数，基于混沌logistic映射和
【机 构】
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大连理工大学港口、海岸及近海工程国家重点实验室
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
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针对城市主干道交通流量的实时变化和波动性特点，利用支持向量回归机（supportvectorregression，SVR）进行城市主干道短时交通流量预测．为了优选SVR模型参数，基于混沌logistic映射和云自适应机制对标准遗传算法进行改进，建立了基于混沌云自适应遗传算法（chaoscloudsadaptivegeneticalgorithm，CCLGA）进行SVR参数优选的CCLGA—SVR城市主干道短时交通流量预测模型．综合考虑了短时交通量各个影响因素，结合实测数据进行了实证预测分析，仿真结果表明文
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