支持向量回归机在路段速度预测中的应用研究

"基于支持向量回归机的路段平均速度短时预测方法研究" 本文主要探讨了在智能交通系统中，如何利用支持向量回归机（Support Vector Regression Machine, SVR）进行路段平均速度的短时预测，以提高交通管理和诱导的效率。作者吕宏义在系统工程专业硕士论文中，详细研究了基于GPS/GIS的浮动车数据的处理方法，以及这些数据在交通状态预测中的应用。 首先，论文指出，GPS/GIS的浮动车数据具有小样本、非线性和高维的特点，这给路段平均速度的预测带来了挑战。作者对无效数据类型进行了总结，并提出了有效的数据处理策略，以确保数据质量。 接着，论文深入研究了支持向量机的基本原理，特别是支持向量回归机在处理非线性问题上的优势。通过对不同核函数（如线性核、多项式核、高斯核等）和模型参数的性能分析，揭示了它们对SVR预测精度的影响。这些分析有助于选择最优的核函数和参数设置，以适应浮动车数据的特性。 论文的核心贡献在于构建了一个基于浮动车数据的路段平均速度短时预测模型。该模型利用支持向量回归机的强大学习能力，处理小样本和非线性问题，以实现更精确的预测。具体建模过程中，作者采用了LibSVM 2.84软件包，进行模型参数的选择、训练样本的处理和预测求解。 为了验证模型的实用性和准确性，论文选取了杭州市某路段的实际数据进行案例研究。通过对预测结果与实际数据的对比分析，证明了所提出的预测模型在实时交通管理中的价值，为交通管理部门的决策提供了有力支持，同时也为出行者提供了有价值的路径选择参考。 关键词涉及“路段平均速度”、“支持向量机”、“短时预测”和“浮动车数据”，表明该研究集中在交通流预测技术的创新应用，特别是在智能交通系统中的角色。分类号则反映了论文所属的学科领域。 这篇论文为交通领域的预测模型提供了新的视角，通过支持向量回归机解决了路段平均速度预测的复杂性，对于提升城市交通系统的智能化水平具有重要意义。