基于粗集理论和支持向量机的道路网短时交通流量预测

• 作者: 李建武 陈森发 黄鹍
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 道路网 交通流量 相空间重构 粗集理论 支持向量机 预测模型
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 3683-3685,3690
• 分类号: U491.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.10.020

摘要

为了解决城市交通流量预测问题,研究道路网中多断面同时作用的情况,先将各断面交通流时间序列在相空间中重构,以充分提取交通流中的相关信息,然后应用粗集理论的强定性分析能力对输入信息进行约简,消除了样本中的噪声和冗余.在此基础上,再利用支持向量机对约简信息进行预测.为了获得最优的预测精度,该方法还利用遗传算法对预测进行了优化.实例研究表明,该方法的预测效果令人满意,在交通控制领域具有较大的应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈森发	东南大学系统工程研究所	192	3070	32.0	45.0
2	黄鹍		12	164	8.0	12.0
3	李建武	东南大学系统工程研究所	4	22	1.0	4.0