公路隧道交通量预测的粒子群高斯过程耦合模型

• 作者: 万良勇 刘开云
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 隧道 交通量预测 粒子群高斯过程耦合模型 通风系统 人工智能
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 土木建筑工程
• 页码范围: 33-39
• 页数: 7页
• 分类号: U457.3|TP182
• 字数: 5642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291-2015.01.006

摘要

交通量的预测对公路隧道运营期通风系统的节能降耗具有重大意义,将新型小样本学习机器高斯过程引入隧道交通量预测,提出了一种组合核函数,用以改善单一核函数高斯过程的泛化性能,在网络训练过程中采用粒子群优化算法,自动搜寻泛化性能最好的高斯过程超参数,形成粒子群高斯过程耦合算法,并编写了相应的计算程序.对某公路隧道交通量进行了预测,结果表明:组合核函数高斯过程最大预测相对误差仅为4.41％,平均相对误差为1.96％;两种单一核函数高斯过程最大预测相对误差均为6.68％,平均相对误差分别为2.7％和2.67％;粒子群高斯过程耦合模型可以高精度地用于隧道交通量预测,且组合核函数可以提高单一核函数的泛化性能,并为其他类似工程提供借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘开云	北京交通大学土木建筑工程学院	41	694	14.0	25.0
2	万良勇	北京交通大学土木建筑工程学院	5	71	3.0	5.0