Speed estimation of traffic flow using multiple kernel support vector regression
Speed estimation of traffic flow using multiple kernel support vector regression
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使用多核支持向量回归进行交通流速度估计
DOI：
10.1016/j.physa.2018.06.082
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发表时间：
2018-11
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Liu Yuncai
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiao Jianli;Wei Chao;Liu Yuncai
工业环路探测器（ILD）是最常见的交通探测器。在上海，大部分的ILD都是以单回路的方式安装，可以检测流量、饱和度等各种参数，但无法直接检测作为智能交通系统（ITS）识别交通状态的关键输入之一的速度。因此，本文致力于准确估计速度。提出了一种新的多核支持向量回归算法（MKL-SVR）来完成这一目标，提高了速度估计的准确性和鲁棒性。通过大量的实验，与多项式拟合、BP神经网络和支持向量回归机进行了比较。结果表明，MKL-SVR的性能最好，鲁棒性最强。
Industrial loop detectors (ILDs) are the most common traffic detectors. In Shanghai, most of the ILDs are installed in a single loop way, which can detect various parameters, such as flow, saturation, and so on. However, they cannot detect the speed directly, which is one of the key inputs of intelligent transportation systems (ITS) for identifying the traffic state. Thus, this paper is dedicated to estimate speed accurately. It proposes a new algorithm that multiple kernel support vector regression (MKL-SVR) to complete this goal, which improves the accuracy and robustness of the speed estimation. Extensive experiments have been performed to evaluate the performances of MKL-SVR, compared with polynomial fitting, BP neural networks and SVR. All results indicate that the performances of MKL-SVR are the best and most robust.
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影响因子：
3.6
作者：
Yunteng Lao;Guohui Zhang;Jonathan Corey;Yinhai Wang
通讯作者：
Yunteng Lao;Guohui Zhang;Jonathan Corey;Yinhai Wang
DOI：
10.1016/0968-090x(96)00001-0
发表时间：
1996-04
影响因子：
8.3
作者：
K. Petty;Hisham Noeimi;Kumud Sanwal;Daniel Rydzewski;A. Skabardonis;P. Varaiya;H. Al-Deek
通讯作者：
K. Petty;Hisham Noeimi;Kumud Sanwal;Daniel Rydzewski;A. Skabardonis;P. Varaiya;H. Al-Deek
从图像处理视图检测流量高峰期
影响因子：
2.3
作者：
Xiao, Jianli;Li, Hang;Yuan, Shangcao
通讯作者：
Yuan, Shangcao
影响因子：
2.3
作者：
Chenyun Yu;K. Lam
通讯作者：
Chenyun Yu;K. Lam
DOI：
10.1109/tencon.2014.7022319
发表时间：
2014-10
期刊：
TENCON 2014 - 2014 IEEE Region 10 Conference
影响因子：
--
作者：
Puttipong Leakkaw;Sooksan Panichpapiboon
通讯作者：
Puttipong Leakkaw;Sooksan Panichpapiboon