基于混沌高效遗传算法优化SVM的交通量预测

• 作者: 周鹏飞 康海贵 李明伟 赵泽辉
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 公路交通流量预测 支持向量机 加速遗传算法 混沌
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 页码范围: 649-653
• 分类号: U116
• 字数: 4515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1006-2823.2011.04.001

摘要

针对交通量预测本身所存在的小样本、非线性和复杂性等特点,利用支持向量机建立了基于RBF核函数的SVM交通量预测模型,采用基于混沌映射和加速遗传算法的混沌高效遗传算法对SVM模型参数C,ε和δ2进行优选,结合某市1978～2008年交通量实测资料进行了仿真验证,与GA-SVM模型和BP神经网络模型的仿真预测结果对比表明:该模型取得了较好的预测效果,可有效应用于城市交通量的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康海贵	大连理工大学工程建设学部	113	2041	22.0	41.0
2	李明伟	大连理工大学工程建设学部	38	224	8.0	13.0
3	周鹏飞	大连理工大学工程建设学部	45	575	13.0	22.0
4	赵泽辉	大连理工大学工程建设学部	3	32	3.0	3.0