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支持向量机在交通量预测中的应用
引用本文:王继生,高宝成,时良平. 支持向量机在交通量预测中的应用[J]. 信息技术, 2004, 28(4): 8-10
作者姓名:王继生  高宝成  时良平
作者单位:北京邮电大学自动化学院,北京,100876
摘    要:交通量预测对于区域交通规划有重要意义。提出一种基于支持向量机理论的交通量预测方法。该方法以统计学习理论为基础,通过和BP神经网络进行比较的实验,证明其在交通量预测中的有效性。

关 键 词:支持向量机 统计学习理论 交通量预测
文章编号:1009-2552(2004)04-0008-03

Application of support vector machines in traffic volume forecast
WANG Ji-sheng,GAO Bao-cheng,SHI Liang-ping. Application of support vector machines in traffic volume forecast[J]. Information Technology, 2004, 28(4): 8-10
Authors:WANG Ji-sheng  GAO Bao-cheng  SHI Liang-ping
Abstract:Traffic volume forecast is very important to region traffic plan. A new method based on SVM for the traffic volume forecast is presented. SVM algorithm is based on statistical theory. Analysis of the experimental results proved that the algorithm of could achieve much effective than that of BP neutral network.
Keywords:support vector machines(SVM)  statistical learning theory  traffic volume forecast  
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