改进的LS-SVM算法及在交通流量预测上的应用

张朝元; 陈丽

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改进的LS-SVM算法及在交通流量预测上的应用

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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.

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来源
《昆明理工大学学报：自然科学版》 |2008年第6期|72-75|共4页
作者
张朝元; 陈丽;
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作者单位

大理学院数学与计算机学院;

大理学院物理与电子信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
SVM法; LS—SVM法; 多元线性回归; 交通流量; 预测;

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