论文题名: | 基于支持向量机的高速公路交通量预测研究 |
关键词: | 支持向量机;交通量;预测方法;交通运输管理 |
摘要: | 交通量的预测是提高交通运输管理水平、降低运输成本的重要手段之一,同时也是进行交通状况评价、路网规划、线路改造以及工程建设项目可行性分析的基础。因此,研究高速公路交通量预测具有重要的意义。 本文在深入分析比较各种交通量预测方法的基础上,研究了利用支持向量机进行交通量预测方法并进行了实际应用。首先,对收费站出口数据进行了数据预处理,使之转化为预测分析数据集。然后,深入的研究了灰色理论预测方法和神经网络预测方法,并使用这些方法对现有数据集进行对比预测。重点研究了支持向量机预测模型的建模方法,包括数据归一化、核函数选择、模型参数选择等,建立了基于支持向量机的交通量预测模型,对西潼高速公路的渭南西与渭南东两站间的路段进行了交通量预测,平均误差率仅为2.5%。最后对基于支持向量机交通量预测软件进行了详细设计。 预测结果表明,支持向量机用于交通量的预测是可行及有效的。所研究的支持向量机预测模型在陕西省公路资源整合项目的“综合分析决策支持系统”中得到了应用。 |
作者: | 魏善冠 |
专业: | 计算机软件与理论 |
导师: | 张绍阳 |
授予学位: | 硕士 |
授予学位单位: | 长安大学 |
学位年度: | 2010 |
正文语种: | 中文 |