改进的支持向量机算法在短时交通流预测中的应用

作者：唐世星

来源：承德石油高等专科学校学报, 2012, (01): 34-36.

DOI：10.13377/j.cnki.jcpc.2012.01.019

• 短时交通流预测
• 交叉验证
• 网格搜索
• 惩罚因子 short-term traffic flow forecasting
• cross-validation
• grid-search method
• penalty factor

把交叉验证和网格搜索算法引入支持向量机预测算法,建立了改进的支持向量机预测模型,并将其应用于短时交通流预测进行实证分析。以某城市道路的实时数据来对模型进行验证,预测结果表明了该模型的有效性。

• 单位
  承德石油高等专科学校