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提出了一种人工免疫加权支持向量机交通量预测模型，针对各种不同交通量训练样本的差异性信息，采用了给各种不同样本的参数赋予不同权重的加权支持向量机方法，并用人工免疫算法对支持向量机的核函数和参数进行寻优，该方法很好的解决了支持向量机应用中核函数和参数选择难的问题，减少了参数选择的盲目性。该方法以统计学习理论为基础，通过和BP神经网络进行比较，证明其具有较好的预测性能。