基于混合AGO-SVM的高速公路短时交通量预测研究

• 作者: 张通 张骏 杨霄
• 来源期刊: 交通运输系统工程与信息
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通 AGO-SVM 混合 交通量预测 高速公路
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 157-162
• 分类号: U491.14
• 字数: 3177字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-6744.2011.01.027

摘要

提出一种混合AGO-SVM高速公路交通量预测方法,原始交通量数据通过累加操作生成有规则的数据,预处理后的规则数据使用支持向量机法进行建模并预测,预测数据进行逆累加操作,获得下一时刻高速公路交通量的预测值,数据进行更新并保持样本序列不变从而进行高速公路交通量递推预测.应用西宝高速交通量实际观测数据验证算法的有效性.试验结果表明,在几种指标下该方法的预测精度比灰色模型法和支持向量机法的预测结果有所提高,是一种有效的高速公路交通流量预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张骏	西北工业大学自动化学院	83	669	13.0	23.0
2	张通	西北工业大学自动化学院	17	125	7.0	10.0
3	杨霄	西北工业大学自动化学院	1	11	1.0	1.0