【摘 要】
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针对断面交通检测数据往往存在着错误、缺失、包含较多噪声等问题,提出了一种基于支持向量回归机的数据预处理方法。先将相邻路段的数据运用线性回归思想筛选、重组,添加到支
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针对断面交通检测数据往往存在着错误、缺失、包含较多噪声等问题,提出了一种基于支持向量回归机的数据预处理方法。先将相邻路段的数据运用线性回归思想筛选、重组,添加到支持向量回归机的数据集中,然后对相邻路段与预测路段之间线性关系进行实时的、动态的分析和计算,从而避免了数据丢失,既有效地压缩了训练集特征数,提高了计算效率,也提高了模型的泛化能力。实验结果表明,对比未作预处理的SVR模型,改进后的模型拟合度提高了25倍,均方误差也明显减小。
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