基于SVM-KNN的降雨条件下短时公交客流预测.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于SVM-KNN的降雨条件下短时公交客流预测</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：0.42MB</p>
<p>总页数：7页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于SVM-KNN的降雨条件下短时公交客流预测》是一篇研究如何在降雨天气下准确预测短时公交客流的文章。该文结合支持向量机（SVM）和K近邻（KNN）算法，构建混合预测模型，以提高在恶劣天气条件下的预测精度。通过分析历史客流数据与天气因素之间的关系，模型能够有效识别降雨对公交出行的影响，从而为城市交通管理提供科学依据。研究结果表明，该方法在降雨条件下的预测性能优于单一算法，具有较高的实用价值。文章为智能交通系统的发展提供了新的思路，有助于提升公共交通的服务效率和乘客体验。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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