本文關(guān)鍵詞：基于優(yōu)化參數(shù)的短時交通流預(yù)測仿真研究

  更多相關(guān)文章： 小波去噪 支持向量機(jī) 蟻群優(yōu)化 短時交通流預(yù)測

【摘要】：由于交通流數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的不確定性、時變性和非線性,交通流存在不確定性,傳統(tǒng)的短時交通流預(yù)測方法具有預(yù)測精度低、參數(shù)不易確定和適應(yīng)能力差等缺點(diǎn)。針對上述問題,為提高短時交通流的預(yù)測精度,提出了一種小波去噪蟻群算法(ACO)優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)的短時交通流預(yù)測算法。首先,為提高數(shù)據(jù)的真實(shí)性,利用改進(jìn)的小波閾值去噪法對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理;其次,利用ACO算法優(yōu)化SVM參數(shù),并將優(yōu)化后的SVM對交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行建模;最后,將所提出的小波去噪ACO優(yōu)化SVM模型利用某交叉口的實(shí)測數(shù)據(jù)與其他模型進(jìn)行仿真對比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,所提出的方法改善了傳統(tǒng)方法存在的缺陷,提高了預(yù)測精度,為實(shí)際交通干線上車輛的協(xié)調(diào)控制提供了依據(jù)。
【作者單位】： 河南理工大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小波去噪 支持向量機(jī) 蟻群優(yōu)化 短時交通流預(yù)測
【分類號】：TP391.9
【正文快照】： 1引言目前城市交通系統(tǒng)發(fā)展的越來越復(fù)雜,其動態(tài)性也不易控制,特別是隨著觀測時間的縮短,交通流的預(yù)測難度也隨之增加。而準(zhǔn)確及時的短時交通流預(yù)測方便人們的出行,可以緩解或解決交通擁堵問題[1,2]。國內(nèi)外學(xué)者針對短時交通流預(yù)測這一熱門問題早已做出了深入研究,短時交通流

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9 王瀝;基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測研究[D];電子科技大學(xué);2012年

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本文編號：766058