【摘 要】
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城市道路交通状态会同时受到时间、空间多维因素的影响.为对城市道路短期交通状态进行比较准确的预测,本文在分析多维时空参数的基础上,构造了基于支持向量机(SVM)的不同维数
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城市道路交通状态会同时受到时间、空间多维因素的影响.为对城市道路短期交通状态进行比较准确的预测,本文在分析多维时空参数的基础上,构造了基于支持向量机(SVM)的不同维数的道路短期交通状态预测模型,并通过贵阳市中心城区的出租车GPS数据对各种模型的预测精度进行了检验,分析各时空参数对道路交通状态的影响程度.结果表明,基于目标路段先前流量数据及下游路段交通状况的SVM模型具有较高的预测精度.为了进一步分析该模型的性能,将其与线性回归模型和ARMA模型进行了比较,实验结果显示,本文提出的SVM模型具有较好的预测效果,表明该方法是进行道路短期交通状态预测的有效手段.
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