基于支持向量回归的行程时间预测算法
计算机时代2014年第4
基于支持向量回归的行程时间预测算法
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摘 要： 作为交通规划、运营和通行能力评估的重要指标，行程时间的预测对出行者的路线和时间点的选择，以及交通规划部门的信号控制策略有着重要的实际意义。对于高级交通诱导系统而言，行程时间预测是一项关键的研究内容。现有行程时间预测方法较少，且预测误差较大。为此，运用浮动车和微波雷达测速数据，提出了基于支持向量机解决行程时间预测的方法，并且与历史平均法进行了比较。在杭州市高架路线上的实验结果表明，所提方法的预测精度大幅度超过了历史平均法。关键词： 支持向量机； 行程时间； 智能交通； 历史平均中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2014）04-40-03Abstract： As an important indicator of transportation planning， operations and capacity assessment， the forecasted travel time has important practical meaning for the choice of route and timing， as well as for traffic sign
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