一种优化的短时交通流量预测算法

李诚; 张宏烈; 葛海淼; 杨欣宇

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一种优化的短时交通流量预测算法

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短时交通流量预测是智能交通的理论基础,是交通流诱导系统中的关键性技术.对短时交通流量预测的研究具有很高的社会价值.目前,SVR智能预测模型已经被应用于这一领域.针对SVR模型参数选择难、预测精度有待提高等问题,运用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)对SVR参数进行优化选择,提出了基于人工蜂群算法优化SVR的短时交通流量预测模型(ABC-SVR),并与其它典型预测模型进行了对比仿真实验.实验结果表明,ABC-SVR算法具有可行性和精确性.

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来源
《高师理科学刊》 |2020年第11期|31-35|共5页
作者
李诚; 张宏烈; 葛海淼; 杨欣宇;
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作者单位

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院黑龙江齐齐哈尔 161006;

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院黑龙江齐齐哈尔 161006;

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院黑龙江齐齐哈尔 161006;

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院黑龙江齐齐哈尔 161006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
预测算法; 人工蜂群算法; 支持向量回归机; 短时交通流量;

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