【摘 要】
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为了提高短时交通流量（STF）预测的精度,提出一种改进的柯西加权最小二乘支持向量机（ICWLS-SVM）建模方法,该模型方法基于改进的柯西分布加权规则,能够对不同的训练样本进行自适应
【基金项目】
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福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JAT170789)
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为了提高短时交通流量（STF）预测的精度,提出一种改进的柯西加权最小二乘支持向量机（ICWLS-SVM）建模方法,该模型方法基于改进的柯西分布加权规则,能够对不同的训练样本进行自适应赋权,以合理分配数据样本对模型的贡献.采用遗传粒子群优化（GPSO）算法对模型参数进行优化选择,以获得较优的模型参数.数值仿真实验表明ICWLS-SVM具有较强的鲁棒性,其预测性能优于WLS-SVM和LS-SVM.同时,利用实测交通流量数据对ICWLS-SVM模型进行性能测试,结果表明该建模方法在短时交通流量预测建模方面是有效
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