期刊文章详细信息
改进的LS-SVM算法及在交通流量预测上的应用
Improved Algorithm of LS-SVM and Its Application to Traffic Flow Prediction
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]大理学院数学与计算机学院,云南大理671003 [2]大理学院物理与电子信息学院,云南大理671003
基 金：大理学院科研基金资助项目(项目编号:2005X23)
年 份：2008
卷 号：33
期 号：6
起止页码：72-75
语 种：中文
收录情况：AJ、CSA-PROQEUST、IC、普通刊
摘 要：对标准的LS-SVM算法进行了改进,得到一种新的学习算法.这种新的学习算法不仅能减少计算的复杂性,提高学习速度;同时能提高函数估计的精确度.将改进的LS-SVM算法应用于交通流量的预测,同时与传统的多元线性回归及支持向量机方法进行比较,结果表明改进的LS-SVM方法具有较高的预测精度,且实验取得了较好效果.
关 键 词：SVM法 LS—SVM法 多元线性回归 交通流量 预测
分 类 号：TP391]
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