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针对城市交通“智能运输系统”和交通流的特性，采用先进的支持向量机算法和由它改进的BP神经网络方法来建立交通流量预测模型，并将它们及多元线性回归模型分别用于实际流量模拟．实验验证了由支持向量机算法和改进的BP神经网络建立的预测模型具有更高的预测效果和模拟精度．
三种交通流量预测模型的建立及其比较
【摘 要】
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针对城市交通“智能运输系统”和交通流的特性，采用先进的支持向量机算法和由它改进的BP神经网络方法来建立交通流量预测模型，并将它们及多元线性回归模型分别用于实际流量模拟
【机 构】
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大理学院理学院,云南大学数学系,云南警官学院
【出 处】
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昆明理工大学学报(理工版)
【发表日期】
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2006年4期
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