【摘 要】
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短时交通流量预测是智能交通的理论基础,是交通流诱导系统中的关键性技术.对短时交通流量预测的研究具有很高的社会价值.目前,SVR智能预测模型已经被应用于这一领域.针对SVR
【基金项目】
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黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(135309463)
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短时交通流量预测是智能交通的理论基础,是交通流诱导系统中的关键性技术.对短时交通流量预测的研究具有很高的社会价值.目前,SVR智能预测模型已经被应用于这一领域.针对SVR模型参数选择难、预测精度有待提高等问题,运用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)对SVR参数进行优化选择,提出了基于人工蜂群算法优化SVR的短时交通流量预测模型(ABC-SVR),并与其它典型预测模型进行了对比仿真实验.实验结果表明,ABC-SVR算法具有可行性和精确性.
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