支持向量回归机在交通状态短时预测中的应用

"这篇文章是2006年发表的一篇自然科学论文，主要研究了基于支持向量回归机(SVR)的交通状态短时预测方法。作者包括姚智胜、邵春福和高永亮，他们来自北京交通大学交通运输学院。文中提出了一种利用交通检测器收集的数据，如交通流量、占有率和平均速度等，作为输入，通过支持向量回归机进行训练，以预测未来的交通流量。实验结果在某城市道路的实时数据上得到验证，证明了该模型的预测效果。” 本文重点讨论了如何利用支持向量回归机进行交通状态的短时预测。支持向量回归机是一种监督学习算法，常用于非线性回归问题。在交通流量预测中，它能捕捉复杂的数据关系，从而提供准确的预测。作者首先将交通检测器在特定时间点前若干时段以及相邻路段的数据（如交通流量、占有率和平均速度）作为训练数据的输入，而对应时段的交通流量作为输出。通过选择合适的核函数，对支持向量回归机进行训练，以构建一个能够映射输入参数到输出流量的模型。 核函数的选择对于SVR的性能至关重要，因为它决定了模型的非线性处理能力。常见的核函数有线性核、多项式核和径向基函数(RBF)核等，每种核函数适用于不同的数据模式。在训练完成后，这个经过优化的模型可以接受新的交通参数输入，如流量、占有率和平均速度，进而预测下一个时段的交通流量。 实证研究部分，作者使用了某个城市的实时交通数据来检验模型的预测性能。通过比较预测值与实际观测值，验证了模型的有效性和实用性。这样的验证对于确保模型在实际交通管理中的应用具有重要意义，因为准确的交通流量预测有助于交通控制策略的制定，减少交通拥堵，提高道路效率。 关键词涵盖了交通流短时预测、支持向量回归机、统计学习和人工智能，显示了这篇论文在交通工程领域和机器学习交叉应用上的贡献。中图分类号U491.112表示这属于交通工程与设施管理的范畴，文献标识码A则表明这是一篇原创性的学术研究论文。 这篇文章的研究工作为交通流量预测提供了新的思路，利用支持向量回归机这一强大的工具，提高了预测精度，对城市交通管理和规划具有重要的参考价值。