SVM与神经网络组合模型中的短时交通流预测分析
Analysis of Short term Traffic Flow Prediction in SVM and Neural Network Combination Models作者机构：许昌电气职业学院河南461000
出 版 物：《电子技术（上海）》 (Electronic Technology)
年 卷 期：2023年第52卷第12期
页 面：387-389页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0823[工学-交通运输工程]
摘 要：阐述短时交通流预测方法的特点,将支持向量机(SVM)与神经网络相结合,综合运用两者对模型解析的优势,构建短时交通流分析的组合模型,结合交通流数据的训练情况,对预测模型的精度进行控制,使交通流分析过程能够顺利进行。
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