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支持向量機（SVM）是一種基于統(tǒng)計學習理論的有監(jiān)督機器學習算法，具有優(yōu)秀的泛化和低數(shù)據(jù)要求的回歸與分類建模能力，被廣泛應用于智能交通系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析與挖掘建模中。首先對SVM算法的基本原理和開源工具進行了概述，其次重點綜述了SVM算法在客流量、交通擁堵、交通事故和交通碳排放的回歸預測應用，同時對交通狀態(tài)判別、交通標志識別和交通事件檢測進行了分類預測應用綜述，并對比了其他在智能交通系統(tǒng)中被廣泛應用的算法。然后分析總結(jié)了SVM算法優(yōu)化方式和衍生算法的研究現(xiàn)狀。最后對SⅥM算法在未來智能交通系統(tǒng)中的優(yōu)化與應用趨勢進行了展望。
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