改进的LS-SVM数学模型的交通流量预测分析

• 作者: 吴一凡
• 来源期刊: 四川理工学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 交通流量 果蝇优化算法 数学模型 最小二乘法支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 机械、电子及计算机科学
• 页码范围: 29-35
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3026字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11863/j.suse.2015.06.07

摘要

针对交通流量数据具有非线性和非平稳性的特点,运用EMD和FOA算法实现LS-SVM核参数和惩罚系数的自适应优化选择,提出了一种基于EFLS-SVM算法的交通流量预测模型.通过EMD提取交通流量数据的细节特征和趋势特征,构建出基于EFLS-SVM的交通流量预测模型,分别进行单步、3步、5步和7步预测.通过不同交通流量预测模型的实验对比发现,EFLS-SVM算法的预测精度和预测效率均优于其他模型,从而为交通网络资源的合理配置提供科学决策的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴一凡	江苏食品药品职业技术学院基础教学部	19	26	3.0	4.0