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基于支持向量机的城市道路交通状态模式识别研究
| 题名： | 基于支持向量机的城市道路交通状态模式识别研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 于荣；王国祥；郑继媛；王海燕 |
| 关键词： | 城市道路交通；交通状态；模式识别；支持向量机；LiBSVM |
| 摘要： | 城市道路交通状态识别现代智能交通系统的重要组成部分，是交通智能控制、诱导和协同系统的基础。基于支持向量机建立车流量、平均速度和占有率的三维反映空间，以堵塞流、拥挤流、平稳流和顺畅流为标签对道路交通状态进行分类；并在MATLAB平台下利用LiBSVM工具包进行实验分析，对SVM各种核函数的分类效果进行比较研究，实现了支持向量机技术的交通状态模式识别。结果表明：选择的指标能很好地反映交通状态的特征，SVM核函数可以以较高的分类精度区分开交通流的状态识别，数据的归一化对分类的结果具有重要的影响。 |
| 期刊名称： | 交通运输系统工程与信息 |
| 出版年： | 2013 |
| 期： | 01 |
| 页码： | 130-136 |
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