【摘 要】
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随着现代智能交通系统的发展,准确的交通流量预测,尤其是短时交通流量的预测,对实时交通控制的重要性日益凸显.为了解决交通流量数据强非线性对预测精度的影响,本文基于最小
【机 构】
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华东交通大学 电气与自动化工程学院,南昌330013江西省先进控制与优化重点实验室,南昌330013;
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随着现代智能交通系统的发展,准确的交通流量预测,尤其是短时交通流量的预测,对实时交通控制的重要性日益凸显.为了解决交通流量数据强非线性对预测精度的影响,本文基于最小二乘支持向量机研究交通流量预测方法.提出了一种改进型的灰狼优化算法,通过改变灰狼优化算法中控制参数a的非线性并且引入差分算法中的交叉、变异和选择操作来提高灰狼优化算法中种群的多样性,从而提高算法的全局搜索能力,并用于优化LSSVM的惩罚因子γ和核函数参数σ,实现对短时交通流的精准预测.实验结果表明,改进GWO优化LSSVM的泛化性能和鲁棒性优于其他同类方法,可以实现交通流的精准预测.
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