【摘 要】
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针对高速公路短时交通量的实时性、波动性和非线性的特点,将支持向量回归机（SVR）应用于高速公路短时交通量预测,并采用Gaussian损失函数来代替ε-不敏感损失函数,对原始序列进
【机 构】
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大连理工大学工程建设学部,河南省济邵高速公路有限公司
【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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针对高速公路短时交通量的实时性、波动性和非线性的特点,将支持向量回归机（SVR）应用于高速公路短时交通量预测,并采用Gaussian损失函数来代替ε-不敏感损失函数,对原始序列进行降噪处理,为了更好的优选SVR模型参数,采用遗传算法（GA）进行参数优选,建立了基于GA优化的GA-Gaussian-SVR高速公路短时交通量预测模型,将本路段前几个时段交通量、天气因素和出行日期作为影响因素输入,结合实例进行了仿真预测.结果表明该方法可有效应用于高速公路短时交通量预测.
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