论文研究基于SVR对交通流中线性关联关系的分析与研究.pdf

针对断面交通检测数据往往存在着错误、缺失、包含较多噪声等问题，提出了一种基于支持向量回归机的数据预处理方法。先将相邻路段的数据运用线性回归思想筛选、重组，添加到支持向量回归机的数据集中，然后对相邻路段与预测路段之间线性关系进行实时的、动态的分析和计算，从而避免了数据丢失，既有效地压缩了训练集特征数，提高了计算效率，也提高了模型的泛化能力。实验结果表明，对比未作预处理的SVR模型，改进后的模型拟合度提高了25倍，均方误差也明显减小。