【摘 要】
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针对交通流量数据具有非线性和非平稳性的特点,运用EMD和FOA算法实现LS-SVM核参数和惩罚系数的自适应优化选择,提出了一种基于EFLS-SVM算法的交通流量预测模型。通过EMD提取
【机 构】
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江苏食品药品职业技术学院基础教学部
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针对交通流量数据具有非线性和非平稳性的特点,运用EMD和FOA算法实现LS-SVM核参数和惩罚系数的自适应优化选择,提出了一种基于EFLS-SVM算法的交通流量预测模型。通过EMD提取交通流量数据的细节特征和趋势特征,构建出基于EFLS-SVM的交通流量预测模型,分别进行单步、3步、5步和7步预测。通过不同交通流量预测模型的实验对比发现,EFLS-SVM算法的预测精度和预测效率均优于其他模型,从而为交通网络资源的合理配置提供科学决策的依据。
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