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资源说明：针对基于GPS／GIS的浮动车数据特点，总结其中无效的数据类型，并给出数据有效处理的方法。以支持向量机原理、交通状态预测方法为基础，分析了常用支持向量回归机、核函数及模型参数的性能，以及各核函数及模型参数对支持向量机性能的影响及作用。针对路段平均速度预测中的小样本、非线性、高维回归等特点，将支持向量回归机方法引入基于浮动车数据的路段车辆速度预测，构建了路段平均速度短时预测模型。并以杭州市某路段的实际数据为例，详细阐述了支持向量回归机预测模型的具体建模和求解过程。运用LibSVM2．84软件包，进行预测模型的参数选择、样本训练以及预测求解，并通过预测结果的对比分析，验证了预测模型的可用性和有效性。
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