Support Vector Machine for Short-Term Traffic Flow Prediction and Improvement of Its Model Training using Nearest Neighbor Approach

支持向量机 计算机科学 流量(计算机网络) 期限(时间) 指数平滑 k-最近邻算法 平滑的 培训(气象学) 基线(sea) 人工智能 机器学习 数据挖掘 计算机视觉 海洋学 物理 计算机安全 量子力学 气象学 地质学
作者
Trinh Dinh Toan,Viet-Hung Truong
出处
期刊:Transportation Research Record [SAGE Publishing]
卷期号:2675 (4): 362-373 被引量:37
标识
DOI:10.1177/0361198120980432
摘要

Short-term prediction of traffic flow is essential for the deployment of intelligent transportation systems. In this paper we present an efficient method for short-term traffic flow prediction using a Support Vector Machine (SVM) in comparison with baseline methods, including the historical average, the Current Time Based, and the Double Exponential Smoothing predictors. To demonstrate the efficiency and accuracy of the SVM method, we used one-month time-series traffic flow data on a segment of the Pan Island Expressway in Singapore for training and testing the model. The results show that the SVM method significantly outperforms the baseline methods for most prediction intervals, and under various traffic conditions, for the rolling horizon of 30 min. In investigating the effect of the input-data dimension on prediction accuracy, we found that the rolling horizon has a clear effect on the SVM’s prediction accuracy: for the rolling horizon of 30–60 min, the longer the rolling horizon, the more accurate the SVM prediction is. To look for a solution for improvement of the SVM’s training performance, we investigate the application of k-Nearest Neighbor method for SVM training using both actual data and simulated incident data. The results show that the k- Nearest Neighbor method facilitates a substantial reduction of SVM training size to accelerate the training without compromising predictive performance.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
曹兆发布了新的文献求助10
3秒前
6秒前
闪闪书桃发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
纠纠发布了新的文献求助10
7秒前
9秒前
11秒前
mmmmm发布了新的文献求助10
13秒前
鸿鲤完成签到 ,获得积分10
13秒前
dengty发布了新的文献求助10
14秒前
果果发布了新的文献求助50
14秒前
万能图书馆应助继往开来采纳,获得10
16秒前
17秒前
18秒前
18秒前
19秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
24秒前
25秒前
aldehyde应助闪闪书桃采纳,获得10
25秒前
充电宝应助守望日出采纳,获得10
26秒前
大个应助dengty采纳,获得100
27秒前
28秒前
29秒前
30秒前
33秒前
2333发布了新的文献求助10
35秒前
喜欢秋天xx_y应助pan采纳,获得30
35秒前
继往开来发布了新的文献求助10
35秒前
爱科研的小张完成签到 ,获得积分10
35秒前
Wenhao Zhao发布了新的文献求助10
36秒前
明亮梦山完成签到,获得积分10
37秒前
开朗以亦发布了新的文献求助10
38秒前
wwwww发布了新的文献求助10
38秒前
39秒前
39秒前
39秒前
Lucas应助Wenhao Zhao采纳,获得10
40秒前
十三发布了新的文献求助30
40秒前
2333完成签到,获得积分20
41秒前
高分求助中
The Oxford Encyclopedia of the History of Modern Psychology 2000
Chinesen in Europa – Europäer in China: Journalisten, Spione, Studenten 1200
Deutsche in China 1920-1950 1200
Applied Survey Data Analysis (第三版, 2025) 850
Mineral Deposits of Africa (1907-2023): Foundation for Future Exploration 800
The User Experience Team of One (2nd Edition) 600
 Introduction to Comparative Public Administration Administrative Systems and Reforms in Europe, Third Edition 3rd edition 590
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3881233
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3423671
关于积分的说明 10735304
捐赠科研通 3148649
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1737231
邀请新用户注册赠送积分活动 838779
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 784058