基于模糊信息粒化和支持向量机组合模型的交通流密度预测

摘要：

目前,城市道路交通拥堵问题是亟待解决的城市管理难题之一,而交通流拥堵的预测对城市的交通管理至关重要.交通流密度是交通流状态的重要指标,交通流密度的预测对交通流状态的预测具有重要的意义.本文采用模糊信息粒化和支持向量机的组合模型对交通流的拥堵情况进行预测,通过数据降噪、数据标准化、数据信息粒化等处理,然后利用支持向量机(SVM)分类回归预测模型对处理后的数据进行回归预测,预测结果较为精确,可以很好的预测交通流饱和度的发展趋势和区间范围,对交通管理具有很高的参考价值.

关键词： 交通流 密度预测 模糊信息粒化 支持向量机

作者: 钱坤 张建 娄欢 任勇 夏婷婷

作者单位: 江苏省邮电规划设计院有限责任公司,江苏,南京,210019 合肥工业大学,安徽,合肥,230000

会议类型: 国内会议

会议名称: 云南省科协第六届学术年会暨红河流域发展论坛

会议地点: 云南红河

会议语种:中文

页码: 1-7

在线出版日期: 2016-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）