基于蚁群优化支持向量机的短时交通流量预测

为了提高短时交通流量的预测精度,提出一种蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的短时交通流量预测模型(ACO-SVM)。将SVM参数的选取看作参数的组合优化问题求解,采用鲁棒性较强的ACO来搜索最优解。仿真结果表明,ACO-SVM在预测精度、收敛速度、泛化能力等方面均优于参比模型,更适合于短时交通流量的预测。