【摘 要】
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交通出行在日益繁忙的工作生活中愈发显得重要,如何解决道路拥挤,减少交通事故发生率,已经成为世界各国亟待解决的复杂难题。短时交通流的预测作为应对上述问题的方案,因为其
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交通出行在日益繁忙的工作生活中愈发显得重要,如何解决道路拥挤,减少交通事故发生率,已经成为世界各国亟待解决的复杂难题。短时交通流的预测作为应对上述问题的方案,因为其具有实时准确等特点,已经被当作智能交通系统(Intelligent Transport Systems,ITS)的主要组成部分。本文首先介绍了K-均值聚类算法的基本理论,它的特点是简单快速,同时应用广泛。在处理密集样本的时候,同时样本中的类彼此线性可分,那么运用K-均值聚类算法所得到的聚类效果就会很出色。在RBF神经网络的支持下,对短时交通流进行预测,得到了比较理想的数据。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为机器学习方法中的佼佼者,它能够出色的解决许多算法中的实际问题,比如K-均值聚类算法很容易陷入局部极小值。通过引入支持向量机,我们能够在短时交通流的预测上,得到更加精确的结果。实验结果说明,利用基于支持向量机的K-均值聚类算法,RBF神经网络能够有效的预测短时交通流,证明该模型是有效的。
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