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《基于SSA-LSSVM的短时交通流预测研究》

一、引言

随着城市化进程的加速和汽车保有量的增加，交通流预测成为了智能交通系统（ITS）中不可或缺的一部分。短时交通流预测，即对未来短时间内交通流量的预测，对于城市交通管理、交通规划以及出行者决策具有重要意义。传统的交通流预测方法如时间序列分析、回归分析等，往往受到复杂多变的交通环境和不确定因素的影响，预测精度有限。近年来，随着人工智能技术的发展，基于机器学习和深度学习的预测模型逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于SSA（SingularSpectrumAnalysis）和LSSVM（LeastSquaresSupportVector