基于AFSA-LSSVM的短时交通流量预测

• 作者: 刘静
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 短时交通流量 最小二乘支持向量机 人工鱼群算法 时间序列
• 年，卷（期）: 2013,（17）
• 页码范围: 226-229
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3383字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1211-0182

摘要

为了提高短时交通流量的预测精度，针对最小二乘支持向量机（LSSVM）参数优化难题，提出一种人工鱼群算法（AFSA）和LSSVM相结合的短时交流量预测模型（AFSA-LSSVM），通过采用AFSA优化LSSVM参数，并采用具体短时交通流量数据进行仿真实验。仿真结果表明，相对于参比模型，AFSA-LSSVM可以获得更优的LSSVM参数，能够更加准确地描述短时交通流量变化趋势，提高了短时交通量的预测精度，为非线性短时交通流量预测提供了一种新的研究思路。