应用支持向量机的空中交通流量组合预测模型

摘要：

为了提高空中交通流量预测的准确性,研究了将支持向量机(support vector machine, SVM)应用于空中交通流量预测的方法,建立了基于SVM的自回归预测模型,讨论了模型参数确定等关键问题.在SVM预测模型基础上,将SVM与多项式和鲁棒自回归预测模型结合,提出组合预测模型.利用北京周边空域实测流量数据进行的对比实验结果表明: SVM预测模型的预测误差小于5%, 组合预测模型的预测误差小于2%, 均优于多项式和鲁棒自回归预测模型;组合预测模型的预测精度和稳定性整体上又优于SVM预测模型.

关键词：空中交通管理、支持向量机、流量预测、组合预测方法

所属期刊栏目：48

分类号：V355.1(航空港（站）、机场及其技术管理)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2006AA12A114;清华大学信息学院基础研究基金

在线出版日期：2008-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1205-1208