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基于优化SVM的城市快速路网交通流状态判别
被引量:
13
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作者
董春娇
邵春福
熊志华
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期13-16,22,共5页
以交通流率、速度和占有率为输入参数,采用交叉验证法优化模型惩罚参数c和核函数参数γ,建立以径向基为核函数的支持向量机模型,判断道路断面交通流状态;结合设计的道路网综合状态指数,依据自由流、拥挤流和阻塞流状态下占有率划分区间...
以交通流率、速度和占有率为输入参数,采用交叉验证法优化模型惩罚参数c和核函数参数γ,建立以径向基为核函数的支持向量机模型,判断道路断面交通流状态;结合设计的道路网综合状态指数,依据自由流、拥挤流和阻塞流状态下占有率划分区间,构建城市快速路网交通流状态判别方法;最后以某一区域路网为例,进行了实证性研究.结果表明:该方法对道路断面交通流状态判别精度可达92.22%;同时能够实现道路网范围内对自由流、拥挤流和阻塞流状态的判别,判别精度可达86.67%.
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关键词
交通流状态判别
支持向量机模型
道路网综合
状态
指数
交叉验证法
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职称材料
题名
基于优化SVM的城市快速路网交通流状态判别
被引量:
13
1
作者
董春娇
邵春福
熊志华
机构
田纳西大学交通研究中心
北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期13-16,22,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51178032)
中国发展研究基金会2009年度"通用汽车中国发展研究青年奖学金"项目资助
北京交通大学优秀博士生科技创新基金资助项目(141082522)
文摘
以交通流率、速度和占有率为输入参数,采用交叉验证法优化模型惩罚参数c和核函数参数γ,建立以径向基为核函数的支持向量机模型,判断道路断面交通流状态;结合设计的道路网综合状态指数,依据自由流、拥挤流和阻塞流状态下占有率划分区间,构建城市快速路网交通流状态判别方法;最后以某一区域路网为例,进行了实证性研究.结果表明:该方法对道路断面交通流状态判别精度可达92.22%;同时能够实现道路网范围内对自由流、拥挤流和阻塞流状态的判别,判别精度可达86.67%.
关键词
交通流状态判别
支持向量机模型
道路网综合
状态
指数
交叉验证法
Keywords
traffic states identification
support vector machine model
road network integrated stateindex
K-fold cross validation(K-CV) method
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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出处
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被引量
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1
基于优化SVM的城市快速路网交通流状态判别
董春娇
邵春福
熊志华
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011
13
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