基于云-支持向量机的道路交通拥挤预警模型

发布时间：2017-09-12 20:36

  本文关键词：基于云-支持向量机的道路交通拥挤预警模型

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【摘要】：支持向量机是一种基于结构风险最小化原理、具有很高泛化性能的学习算法,为小样本、非线性、高维数一类信息融合问题的建模提供了一种有效的途径。鉴于拥挤预警中的信息具有随机性和模糊性,并且大部分采集的交通数据包含噪声,本文利用云模型对交通路况信息进行分析和处理,通过云-支持向量机模型对交通路况进行判别,同时对交通预警进行了讨论,为进一步采取交通控制措施建立了良好的基础。
【作者单位】： 南京大学工程管理学院;
【关键词】： 云模型 支持向量机 交通拥挤 预警
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71371094;71201078;71471084) 教育部人文社会科学青年基金资助项目(12YJCZH017)
【分类号】：U491.265;TP181
【正文快照】： 1引言近年来,城市道路交通拥挤成为困扰世界各大城市的主要社会问题之一,严重影响着城市的可持续发展和人们的日常工作与生活。单纯地依靠修建新的道路已无法解决由交通需求和交通供给之间的矛盾而引起的交通拥挤,交通状态判别成为解决城市交通问题的有效途径之一,快速、准确

【参考文献】

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本文编号：839400