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J-GLOBAL ID：201702279330315747   整理番号：17A1844210

PSO-LSSVMに基づく高速道路の短時間行程予測【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Liu Weiming (華南理工大学 土木与交通学院,广東 广州,530640) ,  Lei Huanyu (華南理工大学 土木与交通学院,广東 广州,530640) ,  Di Cong (華南理工大学 土木与交通学院,广東 广州,530640) ,  Li Songsong (華南理工大学 土木与交通学院,广東 广州,530640)
資料名： Gonglu yu Qiyun  (Gonglu yu Qiyun)
号： 3  ページ： 36-39,48  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3457A  ISSN： 1671-2668  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高速道路の行程時間予測は,公衆の旅行を指導するために重要な意義を持っている。高速道路データ収集の困難さを考慮して,高速道路交通データを研究対象として,最小二乗サポートベクトルマシンモデルを構築して,高速道路の予測時間を予測し,粒子群最適化アルゴリズムを導入して,最小二乗サポートベクトルマシンのパラメータを最適化した。広東省の高速道路の有料データを用いて検証を行った結果、このモデルは以前の研究と比べ、相対誤差が小さく、高速道路の行程時間予測に一定の信頼性と実用性があることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  データ収集 ,  モデル ,  信頼性 ,  *高速道路 ,  最適化
準シソーラス用語： 実用性 ,  相対誤差 ,  広東省 ,  粒子群最適化 ,  交通データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 発酵調味料  (FK04030S) ,  システム同定  (IA02040O) ,  冷凍装置  (PD03000T) ,  食用油脂,マーガリン  (FJ09010C) ,  有機化合物の物理分析  (CC03034A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 高速道路 ,  短時間 ,  行程 ,  予測