【摘 要】
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城市交通状态识别是智能交通控制、诱导和协同系统的基础。为提高支持向量机(support vector machine,SVM)在城市交通状态识别研究方面的泛化能力,将遗传算法(genetic algori
【机 构】
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河北工业大学土木与交通学院,河北工业大学智慧基础设施研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51678212),河北省高等学校科学技术研究项目(QN2018231)
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城市交通状态识别是智能交通控制、诱导和协同系统的基础。为提高支持向量机(support vector machine,SVM)在城市交通状态识别研究方面的泛化能力,将遗传算法(genetic algorithm,GA)与支持向量机相结合,利用遗传算法全局搜索优势对支持向量机的关键参数——惩罚系数C和核函数参数σ进行优化,建立基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的城市交通状态识别模型,并在MATLAB平台下进行实例验证。研究结果表明:相较于SVM模型,GA-SVM模型克服了依靠经验确定参数方法的缺点,
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