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基于最小二乘支持向量机的交通安全预测模型 总被引：2，自引：0，他引：2
分析了最小二乘支持向量机(LS-SVM)在交通安全预测中的优势,确定输入向量集合和输出向量集合,利用LS-SVM建立交通安全预测模型.将1953～2006年全国交通安全相关数据分为训练集和测试集,利用Matlab 7.0进行仿真测试.通过训练LS-SVM得到模型具体参数值,然后对测试集数据进行预测,计算预测误差,并与神经网络模型、SVM模型预测结果进行对比.仿真结果表明,基于LS-SVM建立的交通安全预测模型比神经网络预测模型、SVM模型具有更高的运算速度和预测精确度. 相似文献
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环形交叉口不同信号控制方法的设置条件 总被引：1，自引：0，他引：1
在对单重与双重信号控制环形交叉口车辆运行特性进行分析的基础上,采用停车线法推导出单重与双重信号控制环形交叉口的通行能力计算公式.其中单重信号控制环形交叉口通行能力分无冲突时间和冲突时间两部分进行分析推导,双重信号控制环形交叉口通行能力是在停车线法基础上考虑了环道空间停放能力而进行分析推导的.然后从通行能力的角度对比分析推导环形交叉口设置不同信号控制方式的条件,并计算出在不同环岛半径、相位绿灯时间以及左转到达率的条件下信号控制方式选择的边界条件,为环形交叉口控制方式的选择提供参考依据. 相似文献
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