本文主要研究内容
作者郑友康（2019）在《基于SVR的道路交通流量短时预测》一文中研究指出：随着智能交通技术的发展,车辆诱导系统作为智能交通系统的重要组成部分,已成为交通管理部门疏导城市道路交通的有效途径。短时交通流预测作为车辆诱导系统的关键技术以及智能交通领域非常重要的理论基础,通过对道路交通流的分析和预测,给用户提供最佳的行驶路线,优化交通管理方案,均衡交通流。但短时交通流量具有高度的非线性,复杂性,随机性,前人已经做了大量的工作,笔者引入了SVR来对路口的交通流量进行预测,支持向量回归(SVR)具有需求样本少,高抗干扰,泛化能力强的特点,实验表明本文所提方法收敛精度较高,收敛速度也满足要求。
Abstract
sui zhao zhi neng jiao tong ji shu de fa zhan ,che liang you dao ji tong zuo wei zhi neng jiao tong ji tong de chong yao zu cheng bu fen ,yi cheng wei jiao tong guan li bu men shu dao cheng shi dao lu jiao tong de you xiao tu jing 。duan shi jiao tong liu yu ce zuo wei che liang you dao ji tong de guan jian ji shu yi ji zhi neng jiao tong ling yu fei chang chong yao de li lun ji chu ,tong guo dui dao lu jiao tong liu de fen xi he yu ce ,gei yong hu di gong zui jia de hang shi lu xian ,you hua jiao tong guan li fang an ,jun heng jiao tong liu 。dan duan shi jiao tong liu liang ju you gao du de fei xian xing ,fu za xing ,sui ji xing ,qian ren yi jing zuo le da liang de gong zuo ,bi zhe yin ru le SVRlai dui lu kou de jiao tong liu liang jin hang yu ce ,zhi chi xiang liang hui gui (SVR)ju you xu qiu yang ben shao ,gao kang gan rao ,fan hua neng li jiang de te dian ,shi yan biao ming ben wen suo di fang fa shou lian jing du jiao gao ,shou lian su du ye man zu yao qiu 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机产品与流通的郑友康，发表于刊物计算机产品与流通2019年08期论文，是一篇关于交通流量论文,预测论文,泛化能力论文,计算机产品与流通2019年08期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机产品与流通2019年08期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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