遗传优化支持向量机的交通流量预测模型
交通流量预测是智能交通管理领域的一个重要热点,结合交通流量的变化特点,针对支持向量机的参数优化问题,设计了基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型.在分析当前交通流量预测的研究现状基础上,指出传统模型存在的局限性;采用遗传算法对支持向量机的的参数进行优化,并通过混沌理论对交流流量的原始数据行相空间重构,建立交通流量预测模型;采用仿真实验测试该模型的有效性和优越性.实验结果表明,遗传算法优化支持向量机可以跟踪交通流量复杂的变化特点,获得了理想的交通流量预测结果,而且交流流量的预测误差要明显小其它模型,具有更高的应用价值.
智能交通管理、流量预测模型、支持向量机参数、遗传算法
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TP311(计算技术、计算机技术)
2017-10-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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