基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究

刘艳忠, 邵小健, 李旭宏

文章导航 > 交通信息与安全 > 2007 > 25(5): 46-49

刘艳忠, 邵小健, 李旭宏. 基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究[J]. 交通信息与安全, 2007, 25(5): 46-49. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.05.012

引用本文:

刘艳忠, 邵小健, 李旭宏. 基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究[J]. 交通信息与安全, 2007, 25(5): 46-49. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.05.012

LIU Yanzhong, SHAO Xiaojian, LI Xuhong. Short-term Traffic Flow Prediction Model Based on Lagrange Support Vector Regression[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2007, 25(5): 46-49. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.05.012

Citation:

LIU Yanzhong, SHAO Xiaojian, LI Xuhong. Short-term Traffic Flow Prediction Model Based on Lagrange Support Vector Regression[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2007, 25(5): 46-49. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.05.012

刘艳忠, 邵小健, 李旭宏. 基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究[J]. 交通信息与安全, 2007, 25(5): 46-49. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.05.012

引用本文:

刘艳忠, 邵小健, 李旭宏. 基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究[J]. 交通信息与安全, 2007, 25(5): 46-49. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.05.012

LIU Yanzhong, SHAO Xiaojian, LI Xuhong. Short-term Traffic Flow Prediction Model Based on Lagrange Support Vector Regression[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2007, 25(5): 46-49. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.05.012

Citation:

LIU Yanzhong, SHAO Xiaojian, LI Xuhong. Short-term Traffic Flow Prediction Model Based on Lagrange Support Vector Regression[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2007, 25(5): 46-49. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.05.012

基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.05.012

东南大学,南京,210096
中国农业大学,北京,100083
东南大学,南京,210096

中图分类号: U491
计量
- 文章访问数: 321
- HTML全文浏览量: 71
- PDF下载量: 1
- 被引次数: 0
出版历程
- 刊出日期: 2007-10-28

Short-term Traffic Flow Prediction Model Based on Lagrange Support Vector Regression

摘要: 在智能交通系统中,进行实时、准确的交通流预测是交通控制和交通流诱导的关键之一,直接影响交通控制和交通诱导的效果.基于支持向量机,提出了一种Lagrange支持向量回归机的交通流量短时预测模型,能够实现对交通流量的有效预测.仿真试验表明,Lagrange支持向量回归机具有良好的泛化性能、更快的迭代速度,预测结果优于改进的BP神经网络.
- 交通流量 /
- 短时预测模型 /
- 支持向量机 /
- Lagrange支持向量回归机 /
- 核函数

参考文献(0)

资源附件(0)

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 321
HTML全文浏览量: 71
PDF下载量: 1
被引次数: 0

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

版权所有《交通信息与安全》编辑部鄂ICP备05003336号-2

通信地址：湖北省武汉市武昌区和平大道1178号，武汉理工大学余家头校区 (430063)

联系电话：027-86580355电子邮箱：jtjsj@vip.163.com

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发