基于MFO-LSSVM的船舶交通流量预测模型

• 作者: 孙立谦 朱姗
• 来源期刊: 交通技术
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通 交通流量预测 飞蛾火焰优化算法 船舶交通流量 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 279-288
• 页数: 10页
• 分类号: TP3

摘要

针对当前船舶交通流模型没有充分考虑流量数据本身特性、预测方法精度不高的问题,提出了一种基于飞蛾火焰优化算法(Moth-flame Optimization, MFO)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的预测模型,该模型主要利用飞蛾火焰算法对LSSVM模型内部参数进行优化,基于采集的数据进行模型训练和预测。为验证模型有效性,利用我国广东省船舶交通流量等相关数据进行实验,并与FOA-LSSVM、PSO-LSSVM和GA-LSSVM等模型进行对比分析,结果表明MFO-LSSVM模型具有较高的预测精度和预测效率,验证了方法的有效性,可以用于船舶交通流量的预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱姗		2	0	0.0	0.0
2	孙立谦		1	0	0.0	0.0