【摘 要】
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为精确预测公交行程时间,提出了基于蚁群和粒子群（AC0＋PS0）优化最小二乘支持向量机（LS-SVM）的预测方法.算法通过对LS-SVM的高斯核参数〈7和正则化参数C进行搜索寻优,获得更为精确
【机 构】
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安徽电子信息职业技术学院,安徽大学,安徽财经大学
【基金项目】
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2012年教育部人文社会科学研究青年基金项目（12YJC630277）,2017年安徽财经大学重点科研基金资助项目（ACKY1713ZDB）
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为精确预测公交行程时间,提出了基于蚁群和粒子群（AC0＋PS0）优化最小二乘支持向量机（LS-SVM）的预测方法.算法通过对LS-SVM的高斯核参数〈7和正则化参数C进行搜索寻优,获得更为精确的U-SVM,建立了AC0和PSO优化LS-SVM的公交行程时间预测模型,根据历史数据进行实例分析,并与LS-SSVM及BP神经网络进行比较.实验表明,AC0＋PS0模型的预测精度高、鲁棒性及泛化能力强.
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