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一种LS-SVM在线式短时交通流预测方法 被引量：14
1
作者 康军 段宗涛 +1 位作者 唐蕾 温兴超 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第10期2965-2968,共4页
针对短时交通流在线预测时存在的计算复杂性问题,提出了一种最小二乘支持向量机在线式短时交通流预测方法。该方法简化了在线学习过程中Lagrange乘子的求解过程,利用训练数据集滑动时间窗口的移动来控制新样本的加入和旧样本的移除,通... 针对短时交通流在线预测时存在的计算复杂性问题,提出了一种最小二乘支持向量机在线式短时交通流预测方法。该方法简化了在线学习过程中Lagrange乘子的求解过程,利用训练数据集滑动时间窗口的移动来控制新样本的加入和旧样本的移除,通过线性运算完成Lagrange乘子的更新,进而完成预测模型的在线更新。测试结果表明,相对已有方法,所提方法在保证预测精度的条件下,能够将在线模型更新时间平均降低约62.64%,是一种有效的在线式短时交通流预测方法。 展开更多
关键词 短时交通流预测 统计学习 最小二乘支持向量机 在线式学习算法 滑动时间窗口
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