一种基于改进SVM算法的交通状态预测方法
授权
摘要
本发明提出了一种基于改进SVM算法的交通状态预测方法，具体步骤为：对历史交通数据样本集进行预处理，将预处理后的样本数据分割成k个不相交的子样本，从k个不相交的子样本中选取一个子样本作为测试数据集，其它k‑1个子样本作为训练数据集；用改进的SVM模型在训练数据集上进行模型训练，并不断优化改进的SVM模型，生成最优的改进的SVM预测模型；输入测试数据集至最优的改进的SVM预测模型，从而获得预测结果。本发明利用改进的SVM算法可以有效地缓和数据中异常值的影响，增强模型的鲁棒性，并提高其泛化能力，提高了预测精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进SVM算法的交通状态预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN108171365A
申请号 ：
CN201711352952.X
公开（公告）日 ：
2018-06-15
申请日 ：
2017-12-15
授权号 ：
CN108171365B
授权日 ：
2022-04-08
发明人 ：
於东军闫贺戚湧
申请人 ：
南京理工大学
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区孝陵卫200号
代理机构 ：
南京理工大学专利中心
代理人 ：
马鲁晋
优先权 ：
CN201711352952.X
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/26 G08G1/01
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-08 ：
授权
2018-07-13 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20171215
申请日 : 20171215
2018-06-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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