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第30卷第3期 计算机应用与软件 Vol30No.3
2013年3月 ComputerApplicationsandSoftware Mar.2013
基于蚁群优化支持向量机的短时交通流量预测
1 2
徐 鹏 姜凤茹
1(湛江师范学院数学与计算科学学院 广东湛江524048)
2(河南商业高等专科学校应用电子系 河南郑州450044)
摘 要 为了提高短时交通流量的预测精度,提出一种蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的短时交通流量预测模型
(ACOSVM)。将SVM参数的选取看作参数的组合优化问题求解,采用鲁棒性较强的ACO来有哪些信誉好的足球投注网站最优解。仿真结果表明,ACO
SVM在预测精度、收敛速度、泛化能力等方面均优于参比模型,更适合于短时交通流量的预测。
关键词 短时交通流量 支持向量机 蚁群优化算法 预测
中图分类号 TP273 文献标识码 A DOI:10.3969/j.issn.1000386x.2013.03.066
SHORTTERMTRAFFICFLOWPREDICTIONBASEDONSVMOPTIMISEDBYACO
1 2
XuPeng JiangFengru
1(SchoolofMathematicsandComputerScience,ZhanjiangNormalUniversity,Zhanjiang524048,Guangdong,China)
2(DepartmentofAppliedElectronics,HenanBusinessCollege,Zhengzhou450044,Henan,China)
Abstract Inordertoimprovethepredictionaccuracyofshorttermtrafficflow,thispaperproposesashorttermtrafficflowprediction
modelbasedonsupportvectormachine(SVM)optimisedbyantcolonyalgorithm(ACO).TheparametersselectionproblemofSVMcould
beconsideredastheproblemsolvingwithparameterscombinatorialoptimisation,ACOwithfineperformanceofrobustnessisappliedtosearch
theoptimalvalueofobjectivefunction.SimulationresultsshowthattheproposedACOSVMmethodissuperiortoreferencemodelsonthe
aspectsofpredictionaccuracy,convergencetime,generalisationabilityandsoon,andismoresuitableforshorttermtrafficflowprediction.
Keywords Shorttermtrafficflow Supportvectormachine Antcolonyoptimisation Prediction
学现象的任意非线性函数进行逼近和模拟,在非线性预测领域
0 引 言 如网络流量、短时交通流量中得到广泛的应用[5-7]。但在实际
应用中,神经网络的学习法采用经验风险最小化原理,不
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