FOA-SVR在交通流预测中的研究

• 作者: 朱伟 李楠 石超峰 陈丙锋
• 来源期刊: 交通技术
• 学科: 工学
• 关键词: 果蝇算法 交通流预测 支持向量回归机 优化参数
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: TP1

摘要

交通流量预测是实现智能交通系统的重要工作。为了更准确地对交通流量进行预测,结合支持向量回归机(SVR)与果蝇算法(FOA),提出了FOA-SVR的交通流量预测模型。利用果蝇算法优化支持向量回归机的训练参数,以得到预测性能更好的支持向量回归预测模型。仿真结果表明,FOA-SVR模型比传统的支持向量机模型预测精度更高,可以更好的对交通流进行预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石超峰	重庆交通大学交通运输学院	18	44	3.0	6.0
2	陈丙锋	重庆交通大学交通运输学院	3	10	2.0	3.0
3	朱伟	重庆交通大学交通运输学院	9	51	4.0	7.0
4	李楠	重庆交通大学交通运输学院	10	35	3.0	5.0