本文選題：高速公路　切入點(diǎn)：交通量預(yù)測(cè)　出處：《河北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)高速公路交通量與其經(jīng)濟(jì)影響因素之間的復(fù)雜非線性關(guān)系,將最小二乘支持向量機(jī)(least squares support vector machines,LSSVM)與自適應(yīng)動(dòng)態(tài)粒子群優(yōu)化(adaptive dynamic particle swarm optimization,ADPSO)算法相結(jié)合,提出一種ADPSO算法優(yōu)化LSSVM的高速公路交通量新型預(yù)測(cè)方法.將建模簡(jiǎn)單、精度高的LSSVM作為預(yù)測(cè)模型,通過(guò)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(yàn)證模型的有效性.結(jié)果表明,所提方法的預(yù)測(cè)性能較好,適合于高速公路交通量的短期預(yù)測(cè).
[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(xué)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(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;曼徹斯特城市大學(xué)商學(xué)院;石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(61503261) 河北省交通運(yùn)輸廳科技計(jì)劃項(xiàng)目(Y-2010024) 北華航天工業(yè)學(xué)院科研基金項(xiàng)目(KY-2015-09) 河北省軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(15456106D) 河北省高等學(xué)校青年拔尖人才計(jì)劃項(xiàng)目(BJ2014097) 河北省社會(huì)科學(xué)發(fā)展重點(diǎn)課題(2015020206) 國(guó)家留學(xué)基金委(CSC)公派留學(xué)地方合作項(xiàng)目(201608130165) 河北省高校人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地石家莊鐵道大學(xué)工程建設(shè)管理研究中心資助項(xiàng)目 河北省軟科學(xué)工程建設(shè)管理研究基地資助項(xiàng)目 河北省重點(diǎn)學(xué)科管理科學(xué)與工程資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP18;U491.14

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本文編號(hào)：1641435