【摘 要】
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针对复杂城市交通系统,建立基于粒子群优化的支持向量回归车道饱和度预测模型。首先,引入悉尼自适应交通控制系统中的交通数据,对路网的交通运行状况以及路口之间的关联关系
【机 构】
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中科天网（广东）科技有限公司,华南理工大学自动化科学与工程学院
【基金项目】
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广东省科技计划基金资助项目(2018B010108001);广州市科技计划基金资助项目(201707010152)
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针对复杂城市交通系统,建立基于粒子群优化的支持向量回归车道饱和度预测模型。首先,引入悉尼自适应交通控制系统中的交通数据,对路网的交通运行状况以及路口之间的关联关系进行分析,利用均值滤波方法对数据进行预处理,确保数据的可靠性。然后,基于支持向量回归方法建立车道饱和度预测模型,并引入粒子群优化算法对模型的参数值进行寻优,从而得到参数最优的车道饱和度预测回归模型。最后,对基于实际数据建立的模型进行验证。验证结果表明,预测数据与实测数据的拟合程度较高,所建立的预报模型能够有效预测将来车道饱和度信息,以及可能发生的
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