遗传优化支持向量机的交通流量预测模型

• 作者: 牛亚莉
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通管理 流量预测模型 支持向量机参数 遗传算法
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 72-74
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 2591字
• 语种: 中文

摘要

交通流量预测是智能交通管理领域的一个重要热点,结合交通流量的变化特点,针对支持向量机的参数优化问题,设计了基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型.在分析当前交通流量预测的研究现状基础上,指出传统模型存在的局限性;采用遗传算法对支持向量机的的参数进行优化,并通过混沌理论对交流流量的原始数据行相空间重构,建立交通流量预测模型;采用仿真实验测试该模型的有效性和优越性.实验结果表明,遗传算法优化支持向量机可以跟踪交通流量复杂的变化特点,获得了理想的交通流量预测结果,而且交流流量的预测误差要明显小其它模型,具有更高的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛亚莉	陕西交通职业技术学院交通信息学院	10	3	1.0	1.0