基于物联网和PCA支持向量机的交通流量预测系统

摘要

为了解决已有交通流量监测系统存在的数据采集分散、车辆识别度低、实时性差和流量预测误差大等问题,设计了一种基于物联网技术和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的交通流量预测系统;首先,描述了系统原理和部署模型,然后对系统的硬件即车载传感器节点和Sink节点进行了设计,同时对系统的软件流程进行了描述,通过在监控中心执行PCA主成分分析方法实现对采集数据提取独立主成分,消除无关冗余数据,在此基础上采用LSSVM实现道路交流流量预测;最后,在十字路口布置实验环境,实验结果表明:文章方法能实时精确地实现交通流量预测,与其它方法相比,具有拟合精度高和的泛化能力强的优点,具有很强的实用性.