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支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的有监督机器学习算法,具有优秀的泛化和低数据要求的回归与分类建模能力,被广泛应用于智能交通系统的数据分析与挖掘建模中。首先对SVM算法的基本原理和开源工具进行了概述,其次重点综述了SVM算法在客流量、交通拥堵、交通事故和交通碳排放的回归预测应用,同时对交通状态判别、交通标志识别和交通事件检测进行了分类预测应用综述,并对比了其他在智能交通系统中被广泛应用的算法。然后分析总结了SVM算法优化方式和衍生算法的研究现状。最后对SVM算法在未来智能交通系统中的优化与应用趋势