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城市交通流量短时预测的支持向量机方法
题名：
城市交通流量短时预测的支持向量机方法
正文语种：
中文
作者：
陈军；高明
关键词：
交通运输系统工程；交通流量预测；统计学习理论；支持向量机；BP神经网络
摘要：
提出基于支持向量机的短时交通流量预测模型，对城市交通本身固有的非线性、复杂性和不确定性进行综合考虑。结合实例数据，对基于支持向量机的预测模型和基于BP神经网络的预测模型进行比较。结果表明：基于支持向量机的预测模型模型在精度、收敛时间、泛化能力、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。
期刊名称：
黑龙江交通科技
出版年：
2011
期：
10
页码：
376-377
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