本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SVM的快速路行程時間組合預(yù)測研究

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【摘要】：隨著視頻車牌采集系統(tǒng)的發(fā)展與完善,快速路行程時間的動態(tài)預(yù)測成為了可能。為了提高基于車牌識別數(shù)據(jù)的快速路行程時間預(yù)測精度及有效性,根據(jù)快速路車牌識別數(shù)據(jù)的特征和所能提取的信息,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的預(yù)測優(yōu)點,通過蜂群優(yōu)化算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機模型的參數(shù)進行優(yōu)化,提出了一種基于多模型融合預(yù)測算法(multi-model fusion algorithm,MMFA)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機相結(jié)合的組合預(yù)測方法。最后選取成都市三環(huán)路某段上的視頻車牌數(shù)據(jù)進行實例驗證,結(jié)果表明該組合預(yù)測方法比單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者支持向量機具有更好的預(yù)測效果。
【作者單位】： 四川省交通運輸廳公路規(guī)劃勘察設(shè)計研究院;西南交通大學(xué)交通運輸與物流學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 快速路行程時間 車牌識別數(shù)據(jù) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機 組合預(yù)測
【分類號】：TP183
【正文快照】： 610031)0引言快速路行程時間的預(yù)測是智能交通運輸系統(tǒng)的核心部分,并且對整個城市的交通管理與控制具有積極的影響。因此,近年來快速路行程時間預(yù)測的研究受到不少專家學(xué)者的關(guān)注。其中具有代表性的有:2004年楊兆升等人[1]提出了基于模糊回歸的城市快速路行程時間預(yù)測方法;200

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本文編號：522983