支持向量机回归提升短时交通流预测精度

本文主要探讨的是"基于支持向量机回归的短时交通流预测模型"，这是在交通控制领域的一个关键应用。交通流量预测是提升交通管理系统智能化和自适应能力的重要手段，尤其对于短时交通流预测，由于其对城市交通决策的即时性需求，其准确性至关重要。传统的交通控制方法往往依赖于预定方案，而短时预测模型则能够实时处理不断变化的交通状况。 作者引入核函数这一关键技术，将短时交通流预测问题从低维空间转换到高维空间，使之成为线性回归问题，以此简化复杂性并提高预测精度。支持向量机回归（SVR）作为一种强大的机器学习算法，被应用于这个模型中，它以其在处理非线性和小样本数据方面的优势，为解决短时交通流的预测问题提供了新的可能。 通过对广州市交通流量检测系统数据的实证分析，研究结果显示，基于支持向量机回归的短时交通流预测模型相较于传统的卡尔曼滤波预测方法，能够提供更为准确的结果，预测误差更小。这证明了该模型在实际应用中的可行性和有效性，对于提高城市交通管理的效率，减少交通拥堵，优化交通信号控制等方面具有显著作用。 本文的研究不仅提升了我们对短时交通流预测的理解，也为智能交通系统的优化设计提供了一种新的工具和技术路线。通过支持向量机回归，我们可以更好地理解和预测交通流量的动态变化，从而实现更有效的交通控制策略，为城市的可持续发展做出贡献。