摘要：主要探讨支持向量机理论在路段行程时间预测中的应用。具体的方法是,首先将研究路段根据路段交通状态和车辆检测器设置情况进行分段,然后以前几个时段的各个小路段的交通流量、平均速度和车道占有率和整个路段的行程时间为输入,以下一时段的整个路段的行程时间为输出,选取高斯径向基函数作为核函数,建立了基于支持向量机的路段行程时间预测模型,从而探讨支持向量机在路段行程时间预测中的应用效果。最后,利用交通仿真软件的模拟数据进行验证,并与BP神经网络计算结果比较,计算结果的对比表明本文提出的方法预测效果更好。

关键词：智能运输系统 行程时间预测 支持向量机 路段行程时间 人工智能 

单位：北京交通大学交通运输学院; 北京100044