基于支持向量機(jī)的流量預(yù)測(cè)和狀態(tài)判別研究.pdf_第1頁(yè)
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1、交通流誘導(dǎo)是目前公認(rèn)的提高交通效率和機(jī)動(dòng)性的最佳途徑,其目的是在交通網(wǎng)絡(luò)中為出行者提供最佳旅行途徑。交通流量預(yù)測(cè)和交通狀態(tài)判別問(wèn)題是交通誘導(dǎo)系統(tǒng)中的兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,提供實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的交通流量信息和交通狀態(tài)信息能為出行者做出合理的路徑選擇提供參考。因此,需要對(duì)路網(wǎng)中的交通流量信息和交通狀態(tài)信息做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。本文重點(diǎn)討論這兩個(gè)問(wèn)題。
   首先,對(duì)于單路段交通流的預(yù)測(cè),針對(duì)以往的基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等學(xué)習(xí)方法存在的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定

2、、過(guò)學(xué)習(xí)、欠學(xué)習(xí)以及局部最小等問(wèn)題,本文研究了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)方法在交通流量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。同時(shí),將支持向量機(jī)方法與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相融合,通過(guò)引入天氣狀況以及工作日模式因素來(lái)提高流量預(yù)測(cè)的速度和精度。
   然后,對(duì)于交通狀態(tài)判別問(wèn)題,考慮到傳統(tǒng)的交通狀態(tài)劃分方法是根據(jù)國(guó)家交通部門給定的交通狀態(tài)指標(biāo)來(lái)進(jìn)行劃分。這種方法對(duì)于不同道路的適應(yīng)性不是很強(qiáng),在實(shí)際應(yīng)用中很難滿足準(zhǔn)確性要求。因此,本文采用模糊聚類的方法來(lái)劃分交通狀態(tài)

3、,對(duì)不同路段做出不同的狀態(tài)劃分。在此基礎(chǔ)上,采用多類支持向量機(jī)方法對(duì)未來(lái)時(shí)刻的交通狀況進(jìn)行分類。多類支持向量機(jī)是傳統(tǒng)兩類支持向量機(jī)的改進(jìn),能夠?qū)哂卸喾N劃分指標(biāo)的問(wèn)題進(jìn)行很好的劃分,適合我們的交通狀態(tài)判別。
   最后,綜合交通流量預(yù)測(cè)和交通狀態(tài)判別方法,本文提出了實(shí)時(shí)的交通狀態(tài)判別系統(tǒng)模型。系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)采集的交通參數(shù)信息準(zhǔn)確的判斷未來(lái)時(shí)刻的交通狀態(tài)信息,并及時(shí)地將交通狀態(tài)信息進(jìn)行發(fā)布,很好地實(shí)現(xiàn)了交通誘導(dǎo),提高了交通系統(tǒng)的服務(wù)

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