基于最小二乘支持向量机的短时交通流预测  

作　　者：桂栋[1] 隗宇 王晓东[1] 

机构地区：[1]上海船舶运输科学研究所,上海200135

出　　处：《交通科技与管理》2022年第7期47-49,共3页

摘　　要：交通流变化过程是一个实时、非线性、高维的随机过程,对其进行准确预测是智能交通领域的热点和难点问题。采用最小二乘支持向量机方法来建立短时交通流预测的模型,在经验风险和置信范围之间寻求最佳折衷,并且通过实例研究来验证其有效性。结果表明,该模型适应小样本情况下对非线性动态系统的学习,对短时交通流有较好的预测效果。

关 键 词：短时交通流预测 最小二乘支持向量机 结构风险最小化 核函数 

分 类 号：U491.1[交通运输工程—交通运输规划与管理]