基于支持向量机方法的短时交通流量预测方法

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。