针对交通流预测精度低，造成短时交通拥堵的问题，设计Hadoop（分布式计算）环境下基于支持向量回归机的短时交通流预测方法。首先提取出短时交通流的动态随机特征，将得到的交通流数据作为预测基础数据；其次基于支持向量回归机进行短时交通流回归分析，综合判定短时间内的交通环境；最后构建出短时交通流预测模型，在缩短预测延迟的基础上，提高交通流预测精准度，进而实现短时交通流的精准预测。根据预测方法理念，对该方法进行性能分析，得出该预测方法的预测误差较小，预测精度更高的结论，极具推广价值。
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