基于ADPSO算法优化LSSVM的高速公路交通量预测方法

发布时间：2018-03-21 00:19

本文选题：高速公路　切入点：交通量预测　出处：《河北大学学报(自然科学版)》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对高速公路交通量与其经济影响因素之间的复杂非线性关系,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)与自适应动态粒子群优化(adaptive dynamic particle swarm optimization,ADPSO)算法相结合,提出一种ADPSO算法优化LSSVM的高速公路交通量新型预测方法.将建模简单、精度高的LSSVM作为预测模型,通过寻优能力优异的ADPSO算法选择LSSVM最优参数.以某市高速公路交通量为例验证模型的有效性.结果表明,所提方法的预测性能较好,适合于高速公路交通量的短期预测.
[Abstract]:Aiming at the complex nonlinear relationship between expressway traffic volume and its economic influence factors, the least square support vector machine (LSSVM) and adaptive dynamic particle swarm optimization (ADPSO) algorithm are combined with adaptive dynamic particle swarm optimization (ADPSO) algorithm. This paper presents a new method of highway traffic volume prediction based on ADPSO algorithm to optimize LSSVM. LSSVM, which has simple modeling and high precision, is used as the prediction model. The optimal parameters of LSSVM are selected by ADPSO algorithm with excellent optimization ability. The validity of the model is verified by taking the expressway traffic volume of a certain city as an example. The results show that the proposed method has good prediction performance and is suitable for short-term prediction of expressway traffic volume.
【作者单位】：北华航天工业学院建筑工程系;河北省高速公路廊坊北三县管理处;石家庄铁道大学经济管理学院;曼彻斯特城市大学商学院;石家庄铁道大学四方学院;
【基金】：国家自然科学基金青年项目(61503261) 河北省交通运输厅科技计划项目(Y-2010024) 北华航天工业学院科研基金项目(KY-2015-09) 河北省软科学研究计划项目(15456106D) 河北省高等学校青年拔尖人才计划项目(BJ2014097) 河北省社会科学发展重点课题(2015020206) 国家留学基金委(CSC)公派留学地方合作项目(201608130165) 河北省高校人文社会科学重点研究基地石家庄铁道大学工程建设管理研究中心资助项目河北省软科学工程建设管理研究基地资助项目河北省重点学科管理科学与工程资助项目
【分类号】：TP18;U491.14

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