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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2010-06-15

Journal:小型微型计算机系统

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:31

Issue:6

Page Number:1245-1248

ISSN No.:1000-1220

Key Words:交通流量预测;参数选择;AOSVR

Abstract:实时、准确的交通流量预测是智能交通系统发展的关键.AOSVR是一种支持向量机的在线更新算法,具有模型在线学习的特点,可应用于交通流量的实时预测,其中模型参数的选择是预测性能的关键因素.利用大连SCOOT系统采集的实时数据,通过训练集求解AOSVR的不敏感损失系数ε和惩罚参数C,形成自适应参数选择的AOSVR方法.仿真结果表明该方法能够满足动态路网交通流量预测的实时性和精确性需求,具有一定的应用价值.