首页 期刊 煤炭技术 基于改进的SVM的短时交通流预测 【正文】

基于改进的SVM的短时交通流预测

作者:唐世星; 柯凤琴 承德石油高等专科学校; 承德067000
交叉验证   网格搜索   惩罚因子   短时交通流预测  

摘要:在SVM预测模型中引入交叉验证和网格搜索算法,优化惩罚因子和核函数的参数,建立了改进的SVM预测模型,并应用于短时交通流预测进行实证分析。以某城市道路的实时数据来对模型进行验证,预测结果表明了模型的有效性。

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