不同核函数SVM在居民出行方式预测模型中的应用

作者：许铁; 高林杰; 景鹏; 陈东清

来源：长春工程学院学报(自然科学版), 2011, (03): 131-135.

• 城市交通
• 出行方式预测
• 支持向量机
• 核函数 urban traffic
• trip mode prediction
• support vector machine
• kernel functions

采用持向量机方法构建了居民出行方式选择模型,使用网格搜索方法选择支持向量参数,避免参数选择的随机性,分析不同核函数对模型构建的影响。研究表明,采用多项式核函数、RBF核函数构建的支持向量机模型对居民出行方式预测精度较高,所构建的模型可用于居民出行方式预测;在支持向量机核函数选择中,优先选择RBF核函数,其次为多项式核函数。

• 出版日期2011
• 单位福州大学; 上海交通大学