【摘 要】
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为了进一步提高短时交通流预测的精确度,通过分析灰色模型、遗传算法和支持向量机模型的特点,提出一种组合的短时交通流预测模型.模型运用灰色模型对原始交通流数据序列进行
【机 构】
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吉林铁道职业技术学院,吉林交通职业技术学院
【出 处】
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武汉理工大学学报：交通科学与工程版
【基金项目】
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全国教育科学“十一五”规划2010年度单位资助教育部规划课题（批准号：FFB108075）
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为了进一步提高短时交通流预测的精确度,通过分析灰色模型、遗传算法和支持向量机模型的特点,提出一种组合的短时交通流预测模型.模型运用灰色模型对原始交通流数据序列进行累加,弱化其随机性,再通过遗传优化支持向量机模型进行预测,利用灰色模型将预测结果进行累减,得到最终的预测值表.以长春市某主干路交通流数据为基础,验证了该模型的有效性和可行性.
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