資料介紹
支持向量機(SVM)是一種基于統計學(xué)習理論的有監督機器學(xué)習算法,具有優(yōu)秀的泛化和低數據要求的回歸與分類(lèi)建模能力,被廣泛應用于智能交通系統的數據分析與挖掘建模中。首先對SVM算法的基本原理和開(kāi)源工具進(jìn)行了概述,其次重點(diǎn)綜述了SVM算法在客流量、交通擁堵、交通事故和交通碳排放的回歸預測應用,同時(shí)對交通狀態(tài)判別、交通標志識別和交通事件檢測進(jìn)行了分類(lèi)預測應用綜述,并對比了其他在智能交通系統中被廣泛應用的算法。然后分析總結了SVM算法優(yōu)化方式和衍生算法的研究現狀。最后對SⅥM算法在未來(lái)智能交通系統中的優(yōu)化與應用趨勢進(jìn)行了展望。
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