%0 Journal Article
%T 基于支持向量机方法的短时交通流量预测方法
%A 杨兆升
%A 王媛
%A 管青
%J 吉林大学学报(工学版)
%P 881-884
%D 2006
%X 在总结已有多种预测模型的基础上，充分考虑了交通本身所存在的非线性、复杂性和不确定性，提出了一种基于支持向量机的短时交通流量预测模型。实例数据验证结果和基于BP神经网络的预测模型的对比结果表明，该模型在精度、收敛时间、泛化能力、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。
%K 交通运输系统工程
%K 交通流量预测
%K 统计学习理论
%K 支持向量机
%K BP神经网络
%K 交通运输系统工程
%K 交通流量预测
%K 统计学习理论
%K 支持向量机
%K BP神经网络
%U http://xuebao.jlu.edu.cn/gxb/CN/Y2006/V36/I06/881