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针对城市交通“智能运输系统”。本文提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法的交通流量时间序列预测，并给出了基于最小二乘支持向量机方法的算法，与传统的神经网络相比，此方法简单易实现．通过实验表明。此方法确实效果好，能取得较好的预测效果。
基于LS-SVM的交通流量时间序列预测
【摘 要】
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针对城市交通“智能运输系统”。本文提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法的交通流量时间序列预测，并给出了基于最小二乘支持向量机方法的算法，与传统的神经网络相比，此方
【机 构】
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云南大学数学系,云南警官学院
【出 处】
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云南大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2004年B07期
【基金项目】
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云南省自然科学基金资助项目(2003E0086M),,云南省教育厅自然科学基金资助项目(02ZY011),,云南大学理(工)科校级科研资助项目(2002Q019SL).
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