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提出基于支持向量机的短时交通流量预测模型,对城市交通本身固有的非线性、复杂性和不确定性进行综合考虑。结合实例数据,对基于支持向量机的预测模型和基于BP神经网络的预测模型进行比较。结果表明：基于支持向量机的预测模型模型在精度、收敛时间、泛化能力、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。
城市交通流量短时预测的支持向量机方法
【摘 要】
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提出基于支持向量机的短时交通流量预测模型,对城市交通本身固有的非线性、复杂性和不确定性进行综合考虑。结合实例数据,对基于支持向量机的预测模型和基于BP神经网络的预测
【机 构】
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秦皇岛市抚宁汽车综合性能检测站
【出 处】
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黑龙江交通科技
【发表日期】
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2011年10期
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