核函数法与最邻近法在短时交通流预测应用中的对比研究.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：核函数法与最邻近法在短时交通流预测应用中的对比研究</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：0.32MB</p>
<p>总页数：5页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《核函数法与最邻近法在短时交通流预测应用中的对比研究》探讨了两种常用机器学习方法在交通流预测中的性能差异。核函数法通过非参数估计实现对数据的平滑处理，适用于复杂非线性关系的建模。而最邻近法则基于相似性原则，利用历史数据中的最近样本进行预测。文章通过实际交通数据验证了两种方法的准确性、稳定性和计算效率，分析了各自在不同交通状态下的适用性，为交通管理提供了理论支持和实践参考。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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