本文選題：高速公路　切入點：交通量預測　出處：《河北大學學報(自然科學版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對高速公路交通量與其經(jīng)濟影響因素之間的復雜非線性關系,將最小二乘支持向量機(least squares support vector machines,LSSVM)與自適應動態(tài)粒子群優(yōu)化(adaptive dynamic particle swarm optimization,ADPSO)算法相結合,提出一種ADPSO算法優(yōu)化LSSVM的高速公路交通量新型預測方法.將建模簡單、精度高的LSSVM作為預測模型,通過尋優(yōu)能力優(yōu)異的ADPSO算法選擇LSSVM最優(yōu)參數(shù).以某市高速公路交通量為例驗證模型的有效性.結果表明,所提方法的預測性能較好,適合于高速公路交通量的短期預測.
[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.
【作者單位】： 北華航天工業(yè)學院建筑工程系;河北省高速公路廊坊北三縣管理處;石家莊鐵道大學經(jīng)濟管理學院;曼徹斯特城市大學商學院;石家莊鐵道大學四方學院;
【基金】：國家自然科學基金青年項目(61503261) 河北省交通運輸廳科技計劃項目(Y-2010024) 北華航天工業(yè)學院科研基金項目(KY-2015-09) 河北省軟科學研究計劃項目(15456106D) 河北省高等學校青年拔尖人才計劃項目(BJ2014097) 河北省社會科學發(fā)展重點課題(2015020206) 國家留學基金委(CSC)公派留學地方合作項目(201608130165) 河北省高校人文社會科學重點研究基地石家莊鐵道大學工程建設管理研究中心資助項目 河北省軟科學工程建設管理研究基地資助項目 河北省重點學科管理科學與工程資助項目
【分類號】：TP18;U491.14

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本文編號：1641435