【摘 要】
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为智能化解决城市道路交通系统存在的问题,提高短时交通流预测的准确性,采用免疫算法优化的最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)建立短时交通流
【机 构】
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北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室; 中国科学院大学资源与环境学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(项目编号:41771478);北京市科技计划项目(Z121100000312101)
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为智能化解决城市道路交通系统存在的问题,提高短时交通流预测的准确性,采用免疫算法优化的最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)建立短时交通流量预测模型。本文利用免疫算法对LSSVM中的惩罚因子和核函数参数进行优化,得到最优的预测模型。预测仿真实验以车辆行驶平均速度和占有率作为模型的输入,交通流量作为输出。实验结果表明,本文采用的优化LSSVM模型进行仿真实验的预测误差有所减小,输出结果更为接近真实值。
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