山东科技大学学报（自然科学版）
山東科技大學學報（自然科學版）
산동과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)
2011年
1期
78-82
,共5页
高学辉%刘艳忠%王巧芝%贾世胜%孙皓
高學輝%劉豔忠%王巧芝%賈世勝%孫皓
고학휘%류염충%왕교지%가세성%손호
在线支持向量回归%核函数%神经网络%非参量回归%短时交通流
在線支持嚮量迴歸%覈函數%神經網絡%非參量迴歸%短時交通流
재선지지향량회귀%핵함수%신경망락%비삼량회귀%단시교통류
实时准确的短时交通流预测在城市道路交通和高速公路交通中都十分重要,是交通控制与诱导系统的基础.应用在线支持向量回归算法对交通流进行预测,并对济南某高架路实测数据进行仿真运算.预测结果表明,在小样本下,与BP神经网络算法相比,在线支持向量回归算法明显优于BP神经网络算法,增大样本数,BP神经网络算法预测精度有所提高,但仍低于线支持向量回归算法;在运算时间上,BP神经网络算法运算时间更短.
實時準確的短時交通流預測在城市道路交通和高速公路交通中都十分重要,是交通控製與誘導繫統的基礎.應用在線支持嚮量迴歸算法對交通流進行預測,併對濟南某高架路實測數據進行倣真運算.預測結果錶明,在小樣本下,與BP神經網絡算法相比,在線支持嚮量迴歸算法明顯優于BP神經網絡算法,增大樣本數,BP神經網絡算法預測精度有所提高,但仍低于線支持嚮量迴歸算法;在運算時間上,BP神經網絡算法運算時間更短.
실시준학적단시교통류예측재성시도로교통화고속공로교통중도십분중요,시교통공제여유도계통적기출.응용재선지지향량회귀산법대교통류진행예측,병대제남모고가로실측수거진행방진운산.예측결과표명,재소양본하,여BP신경망락산법상비,재선지지향량회귀산법명현우우BP신경망락산법,증대양본수,BP신경망락산법예측정도유소제고,단잉저우선지지향량회귀산법;재운산시간상,BP신경망락산법운산시간경단.
