机译:应用多核学习和支持向量机解决交通流预测的多准则和非线性问题
Department of Civil and Architectural Engineering, City University of Hong Kong, Hong Kong;
Department of Civil and Architectural Engineering, City University of Hong Kong, Hong Kong;
traffic flow prediction; influential factors; support vector machine; multiple kernel learning;
机译:应用多核学习和支持向量机解决交通流预测的多准则和非线性问题
机译:基于粒子群算法的组合核函数最小二乘支持向量机的短期交通流量预测模型与混沌理论的结合:
机译:基于核PCA的特征融合和基于多核学习的支持向量机的自动装配低分辨率触觉图像识别
机译:优化的多核支持向量机在短期交通流量预测中的应用
机译:支持向量机与小波核的基于神经影像的模态机器学习
机译:基于奇异谱分析和核极限学习机的混合短时交通流预测模型
机译:基于粒子群优化的组合核函数 - 最小二乘支持向量机结合混沌理论的短时交通流预测模型