【摘 要】
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采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构建居民出行方式选择预测模型,并利用遗传算法对支持向量机的参数进行寻优.通过对南京市居民出行调查数据的拟合,得出不论在全方式分类准确
【机 构】
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无锡市政设计研究院有限公司道桥工程设计一所
【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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采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构建居民出行方式选择预测模型,并利用遗传算法对支持向量机的参数进行寻优.通过对南京市居民出行调查数据的拟合,得出不论在全方式分类准确率上,还是在单个方式分类准确率上,最小二乘支持向量机相比于多项logistic模型均具有明显的优势;同时基于经济评价的敏感性分析方法也利用在支持向量机模型中,弥补了支持向量机无法显化变量对模型性能的影响及影响程度的不足.
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