資料介紹
支持向量機(jī)(SVM)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法,具有優(yōu)秀的泛化和低數(shù)據(jù)要求的回歸與分類建模能力,被廣泛應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析與挖掘建模中。首先對(duì)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(yù)測(cè)應(yīng)用,同時(shí)對(duì)交通狀態(tài)判別、交通標(biāo)志識(shí)別和交通事件檢測(cè)進(jìn)行了分類預(yù)測(cè)應(yīng)用綜述,并對(duì)比了其他在智能交通系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用的算法。然后分析總結(jié)了SVM算法優(yōu)化方式和衍生算法的研究現(xiàn)狀。最后對(duì)SⅥM算法在未來(lái)智能交通系統(tǒng)中的優(yōu)化與應(yīng)用趨勢(shì)進(jìn)行了展望。
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