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本发明涉及一种可优化的自适应多核支持向量机的短时交通流预测方法。组合高斯核函数和多项式核函数以构建自适应多核支持向量机(AMSVM)；利用自适应粒子群算法(APSO)对AMSVM进行参数优化；同时考虑历史数据和实时数据，提出基于AMSVM的短时交通流预测模型；输入交通流数据集，利用预测模型生成短时交通流的预测结果；根据交通流的预测结果和实际交通数据，对预测误差进行评价分析。本发明方法可改善现有支持向量机(SVM)方法仅采用单个核函数进行预测的不足，能充分适应交通流非线性和随机性的变化特征，实现对短时交通流的实时、自适应预测，同时提高预测结果的速度和精度，具有一定的理论参考和现实意义。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201710352326.4
Filing Date： 2017/5/18
Publication Date： 2019/6/7
Pub. No.： CN106971548B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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