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基于云-支持向量机的道路交通拥挤预警模型
  • ISSN号:1001-4098
  • 期刊名称:系统工程
  • 时间:0
  • 页码:-
  • 分类:U491.265TP181
  • 作者机构:[1]南京大学工程管理学院
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(71371094;71201078;71471084);教育部人文社会科学青年基金资助项目(12YJCZH017)
  • 相关项目:考虑情景依赖的出行决策与交通流分配研究
中文摘要:

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理、具有很高泛化性能的学习算法,为小样本、非线性、高维数一类信息融合问题的建模提供了一种有效的途径。鉴于拥挤预警中的信息具有随机性和模糊性,并且大部分采集的交通数据包含噪声,本文利用云模型对交通路况信息进行分析和处理,通过云-支持向量机模型对交通路况进行判别,同时对交通预警进行了讨论,为进一步采取交通控制措施建立了良好的基础。

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期刊信息
  • 《系统工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:湖南省社会科学院
  • 主办单位:湖南省系统工程与管理学会
  • 主编:陈收
  • 地址:长沙市浏河村巷37号省社科院内
  • 邮编:410003
  • 邮箱:xitonggongcheng@163.com
  • 电话:0731-4211215
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4098
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1115/N
  • 邮发代号:42-67
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,国家自然科学基金委员会管理科学重要期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27553