基于BP神经网络与SVM的快速路行程时间组合预测研究

发布时间：2017-07-05 18:04

  本文关键词：基于BP神经网络与SVM的快速路行程时间组合预测研究

  更多相关文章： 快速路行程时间 车牌识别数据 BP神经网络 支持向量机 组合预测

【摘要】：随着视频车牌采集系统的发展与完善,快速路行程时间的动态预测成为了可能。为了提高基于车牌识别数据的快速路行程时间预测精度及有效性,根据快速路车牌识别数据的特征和所能提取的信息,结合BP神经网络和支持向量机的预测优点,通过蜂群优化算法对BP神经网络和支持向量机模型的参数进行优化,提出了一种基于多模型融合预测算法(multi-model fusion algorithm,MMFA)的BP神经网络和支持向量机相结合的组合预测方法。最后选取成都市三环路某段上的视频车牌数据进行实例验证,结果表明该组合预测方法比单一的BP神经网络或者支持向量机具有更好的预测效果。
【作者单位】： 四川省交通运输厅公路规划勘察设计研究院;西南交通大学交通运输与物流学院;
【关键词】： 快速路行程时间 车牌识别数据 BP神经网络 支持向量机 组合预测
【分类号】：TP183
【正文快照】： 610031)0引言快速路行程时间的预测是智能交通运输系统的核心部分,并且对整个城市的交通管理与控制具有积极的影响。因此,近年来快速路行程时间预测的研究受到不少专家学者的关注。其中具有代表性的有:2004年杨兆升等人[1]提出了基于模糊回归的城市快速路行程时间预测方法;200

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本文编号：522983