【摘 要】
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针对支持向量机(SVM)在交通流量预测中存在波动性且预测精度低的问题,提出了采用模糊信息粒化(FIG)和改进鲸鱼优化算法(IWOA)的SVM模型来预测交通流量的变化趋势和动态区间。首先,对数据处理采用FIG方法进行处理,从而得到交通流量变化区间的上界(Up)、下界(Low)和趋势值(R);其次,在鲸鱼优化算法(WOA)的种群初始化中采用动态对立学习来增加种群多样性,并引入了非线性收敛因子和自适应权
【机 构】
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六盘水师范学院物理与电气工程学院,云南大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金地区科学基金资助项目(61761045),教育部高等学校教学研究项目(DJZW201934xn),六盘水师范学院硕士培育点项目(LPSSYSSDPY201704),六盘水师范学院重点专业项目(LSZDZY2018-03),六盘水师范学院校级科研项目(LPSSYZK202014)。
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针对支持向量机(SVM)在交通流量预测中存在波动性且预测精度低的问题,提出了采用模糊信息粒化(FIG)和改进鲸鱼优化算法(IWOA)的SVM模型来预测交通流量的变化趋势和动态区间。首先,对数据处理采用FIG方法进行处理,从而得到交通流量变化区间的上界(Up)、下界(Low)和趋势值(R);其次,在鲸鱼优化算法(WOA)的种群初始化中采用动态对立学习来增加种群多样性,并引入了非线性收敛因子和自适应权重来增强算法的全局搜索及局部寻优能力,然后建立了IWOA模型,并分析了IWOA的复杂度;最后,以预测交通
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