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杂志ISSN号
基于批处理增量Lagrange支持向量回归机的短时交通流预测模型
作者姓名:
郑梅
作者单位:
河南省交通规划勘察设计院有限责任公司
摘 要:
实时、准确的交通流预测是智能交通控制和诱导的关键之一,针对实际中短时交通流数据批量增加的情况,为了提高预测模型准确性、缩短运行时间和模型更新问题,文章提出了一种基于批处理增量学习Lagrange支持向量回归机的短时交通流预测模型。仿真实验表明,与传统的支持向量回归机增量学习算法相比,提高了模型的预测精度,缩短了训练时间。
关 键 词:
交通工程
短时交通流
Lagrange支持支持向量回归机
批处理增量学习
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