基于混合人工鱼群优化SVR的交通流量预测

被引:26
作者
姚卫红
方仁孝
张旭东
机构
[1] 大连理工大学计算机科学与技术学院
关键词
交通流量预测; 支持向量回归(SVR); 人工鱼群(AFS)算法; 粒子群优化(PSO); 混沌机制;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
140502 [人工智能];
摘要
实时准确的交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的重要内容.支持向量回归(SVR)能够用于解决交通流量预测问题,针对SVR中存在的参数选择困难,提出一种混合人工鱼群(AFS)算法.该算法利用粒子群优化(PSO)算法公式改进AFS算法,减小AFS算法中步长因子的影响,并引入混沌初始化AFS机制,选取最优SVR参数,建立了基于混沌PSO-AFS优化SVR的交通流量预测模型.仿真结果表明,该交通流量预测模型具有更优的预测性能,证明了其可行性和有效性.
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