Abstract-Resetid är en grundläggande åtgärd inom transport. Exakta tidsprognoser är också avgörande för utvecklingen av intelligenta transportsystem och avancerade reseinformationssystem. I detta papper tillämpar vi stödvektor regression (SVR) för rese-tid förutsägelse och jämföra dess resultat med andra baslinje rese-tid förutsägelse metoder med hjälp av verkliga trafikdata. Eftersom stödvektormaskiner har större generaliseringsförmåga och garanterar globala minima för givna träningsdata, tror man att SVR kommer att prestera bra för tidsserieanalys. Jämfört med andra baslinjeprediktorer visar våra resultat att SVR-prediktorn avsevärt kan minska både relativa medelfel och rotmedelskvadrerade fel i predikterade restider. Vi demonstrerar genomförbarheten av att tillämpa SVR i reseprognoser och visar att SVR är tillämpligt och fungerar bra för trafikdataanalys.
I REF tillämpas vektorregression (SVR) för restidsprognoser.
Travel-time prediction with support vector regression
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}