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资源说明： 针对传统的短时交通流量预测算法存在精度低和误差大的缺点，提出一种基于EMD和LSSVM组合模型的短时交通流量预测模型。针对短时交通流量数据，运用经验模态分解EMD分解技术将短时交通流量数据分解成个若干IMF分量和残余分量Res，之后针对IMF分量和Res分量分别运用LSSVM进行预测，之后将各自的预测结果进行叠加重构，实现短时交通流量预测。研究结果表明，本文提出的算法EMD_LSSVM可以有效提高短时交通流量预测的精度，为短时交通流量预测提供新的方法和途径。
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