基于改进PSO优化SVR的交通事故预测模型

• 作者: 吴滨 李童 毛力
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 网格搜索 支持向量回归机 参数优化 交通事故预测
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4020字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.05.007

摘要

为了有效预测交通事故,提出一种基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的预测模型.改进粒子群算法利用网格搜索对全局最优粒子的邻域进行精细搜索,结合粒子群算法较快的收敛速度和网格搜索较强局部搜索能力的优点,提高了支持向量回归机相关参数的优化精度,进而改善了交通事故预测模型的预测性能.仿真结果表明,基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的交通事故预测模型达到了较快的学习速度和较高的预测精度,具有良好的工程应用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛力	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	64	283	8.0	12.0
2	李童	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	3	6	1.0	2.0
3	吴滨	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	17	58	4.0	7.0