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改进的LS-SVM算法及在交通流量预测上的应用 被引量：6
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作者 张朝元 陈丽 《昆明理工大学学报（理工版）》 2008年第6期72-75,共4页
对标准的LS-SVM算法进行了改进,得到一种新的学习算法.这种新的学习算法不仅能减少计算的复杂性,提高学习速度;同时能提高函数估计的精确度.将改进的LS-SVM算法应用于交通流量的预测,同时与传统的多元线性回归及支持向量机方法进行比较... 对标准的LS-SVM算法进行了改进,得到一种新的学习算法.这种新的学习算法不仅能减少计算的复杂性,提高学习速度;同时能提高函数估计的精确度.将改进的LS-SVM算法应用于交通流量的预测,同时与传统的多元线性回归及支持向量机方法进行比较,结果表明改进的LS-SVM方法具有较高的预测精度,且实验取得了较好效果. 展开更多
关键词 SVM法 ls—SVM法 多元线性回归 交通流量 预测
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