粒子群优化支持向量机的交通量预测方法

• 作者: 李志鹏 王惟
• 来源期刊: 山西大同大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小生境粒子群优化 支持向量机 小波核函数 交通流量预测
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 【物理学与电子技术】
• 页码范围: 25-28,35
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3556字
• 语种: 中文

摘要

为了准确预测交通流量，为实施交通疏导提供参考依据，提出了一种基于小生境粒子群优化高斯小波核函数支持向量机的交通流量预测方法。首先将小波思想引入核函数，使用高斯小波核函数取代了经典支持向量机的高斯核函数。同时在支持向量机的学习算法上引入了小生境粒子群优化算法，基于小生境粒子群的多样性的优势，使得支持向量机的参数得到最优解。最后进行了预测仿真，结果表明本文方法的预测精度高于传统方法。为交通流量的预测方法提供了一种参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王惟	晋中学院数学院	7	3	1.0	1.0
2	李志鹏	南京理工大学能源与动力工程学院	1	1	1.0	1.0