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摘要
随着智能交通技术的发展,车辆诱导系统作为智能交通系统的重要组成部分,已成为交通管理部门疏导城市道路交通的有效途径。短时交通流预测作为车辆诱导系统的关键技术以及智能交通领域非常重要的理论基础,通过对道路交通流的分析和预测,给用户提供最佳的行驶路线,优化交通管理方案,均衡交通流。但短时交通流量具有高度的非线性,复杂性,随机性,前人已经做了大量的工作,笔者引入了SVR来对路口的交通流量进行预测,支持向量回归(SVR)具有需求样本少,高抗干扰,泛化能力强的特点,实验表明本文所提方法收敛精度较高,收敛速度也满足要求。
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