冥函数变换在短时交通流组合预测中的应用

• 作者: 侯俊峰 李宁 王晓东 黄国勇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 冥函数变换 自回归求和滑动平均模型(ARIMA) 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 短时交通流预测
• 年，卷（期）: 2013,（16）
• 页码范围: 240-243
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3697字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1112-0011

摘要

实际交通流是一个明显含有噪声的非线性时间序列。针对这一特点提出对此时间序列进行冥函数变换，变换之后的噪声会比原始信号的压缩程度更大，从而降低白噪声对预测结果的不利影响；利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）对自回归求和滑动平均（ARIMA）模型的预测结果进行循环补偿；通过冥函数反变换对输出结果进行相应的信号还原。实验预测结果表明，经过冥函数变换后的组合预测模型具有较高的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄国勇	昆明理工大学信息工程与自动化学院	54	195	7.0	12.0
3	王晓东	昆明理工大学信息工程与自动化学院	63	256	10.0	13.0
5	李宁	昆明理工大学信息工程与自动化学院	21	78	6.0	8.0
13	侯俊峰		1	0	0.0	0.0