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一种结合SVM与卡尔曼滤波的短时交通流预测模型
Short-term Traffic Flow Forecasting Model Combining SVM and Kalman Filtering作者机构：重庆大学计算机学院重庆400044 软件工程重庆市重点实验室重庆400044
出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)
年 卷 期：2013年第40卷第10期
页 面：248-251,278页
核心收录：
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：科技部国家科技支撑计划重点项目(2011BAH25B041)资助
摘 要：针对短时交通流量的预测问题,提出了一种结合卡尔曼滤波与支持向量机的预测模型。该模型采用预测误差平方和与相关系数极大化准则智能选取恰当的预测方式,综合利用了支持向量机的稳定性与卡尔曼滤波的实时性,发挥了两种模型各自的优势。实验结果表明,该模型误差指标均低于单项预测模型。特别地,该模型在高峰时段的预测性能最佳,平均相对误差保持在8%以内,是短时交通流预测的一种有效可行的方法。
