基于改进PSO优化SVR的交通事故预测模型

摘要：

为了有效预测交通事故,提出一种基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的预测模型.改进粒子群算法利用网格搜索对全局最优粒子的邻域进行精细搜索,结合粒子群算法较快的收敛速度和网格搜索较强局部搜索能力的优点,提高了支持向量回归机相关参数的优化精度,进而改善了交通事故预测模型的预测性能.仿真结果表明,基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的交通事故预测模型达到了较快的学习速度和较高的预测精度,具有良好的工程应用性.

关键词：粒子群优化、网格搜索、支持向量回归机、参数优化、交通事故预测

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：轻工过程先进控制教育部重点实验室开放课题资助项目APCLI1004;国家青年科学基金资助项目F030204;现代农业产业技术体系专项资金资助项目CARS-49;江苏高校人文社会科学校外研究基地:中国物联网发展战略研究基地资助项目

在线出版日期：2014-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：28-32