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基于小波-SVR模型的短时交通量预测研究
| 题名： | 基于小波-SVR模型的短时交通量预测研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 徐娜；钱超； |
| 关键词： | 公路运输；小波-SVR模型；交通量预测；小波分析；SVR |
| 摘要： | 短时交通量预测是智能交通系统提供交通信息、诱导交通与制定控制策略的重要基础。基于小波分析与支持向量回归机(SVR)预测,提出一种基于小波-SVR模型的高速公路短时交通量预测方法。该方法采用小波分解与重构算法,将交通量原始信号分解为逼近信号和细节合成信号,利用SVR对2种信号分别进行建模分析,最后合成预测结果。应用该方法可实现时间间隔为5 min的交通量预测。实例分析表明:与直接应用SVR模型相比较,小波-SVR模型各项评价指标更优,其为交通量实时准确预测提供了更为科学的方法。 |
| 期刊名称： | 公路交通技术 |
| 出版年： | 2015 |
| 期： | 04 |
| 页码： | 141-145 |
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