遗传算法优化支持向量机的交通流量预测

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交通流量预测是智能交通系统中的关键技术,针对当前交通流量预测模型存在不足,提出一种遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型。首先收集交通流量历史数据,并基于混沌理想对其进行相空间重构,然后将训练样本输入到支持向量机中进行学习,并采用遗传算法优化支持向量机参数,建立交通流量预测模型,最后采用测试样本对模型的性能进行测试。结果表明,相对于经典交通流量预测模型,本文模型可以更加准确描述交通流量预测复杂的变化趋势,提高了交通流量的单步和多步预测精度。
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