摘要
基于门架和收费站大数据的特征维数不高、数据量大、拥堵预测为模糊预测等特点,文章选择支持向量回归(SVR)方法作为交通拥堵预测算法并加以优化研究。通过研究和实践表明,利用ETC门架和收费站数据能够准确地获取高速公路区间平均车速、交通流量等信息,利用合适的模型能够较为准确地预测未来的拥堵状态。
出处
《西部交通科技》
2023年第9期182-185,共4页
Western China Communications Science & Technology
基金
2022年横向课题“广西高速公路交通拥堵防治智能决策系统”(编号:GXHS-2022-016)
2021年广西交通职业技术学院重点科研项目“广西高速公路交通拥堵防治的研究与应用”(编号:JZY2021KAZ05)
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“大数据背景下道路运输安全风险预警平台研究与应用”(编号:2022KY1122)
“基于‘AI视觉+机器学习’的交通场景应用研究”(编号:2023KY1157)。
