计算机科学与探索

作者：林浩，李雷孝，王慧

单位：1. 内蒙古工业大学 数据科学与应用学院，呼和浩特 0100802. 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心，呼和浩特 010080

关键词：智能交通系统（ITS）,支持向量机（SVM）,回归预测,分类预测

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的有监督机器学习算法，具有优秀的泛化和低数据要求的回归与分类建模能力，被广泛应用于智能交通系统的数据分析与挖掘建模中。首先对SVM算法的基本原理和开源工具进行了概述，其次重点综述了SVM算法在客流量、交通拥堵、交通事故和交通碳排放的回归预测应用，同时对交通状态判别、交通标志识别和交通事件检测进行了分类预测应用综述，并对比了其他在智能交通系统中被广泛应用的算法。然后分析总结了SVM算法优化方式和衍生算法的研究现状。最后对SVM算法在未来智能交通系统中的优化与应用趋势进行了展望。

来源：2020年第6期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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