| 引入果蝇优化算法的最小二乘支持向量机交通流量预测 | |
| 屈展1; 赵鑫1; 屈伸2 | |
| 2018-08-23 | |
| 发表期刊 | 电子测量技术
 |
| ISSN | 1002-7300 |
| 卷号 | 41期号:16页码:18-22 |
| 摘要 | 交通流预测的准确性在现代智能交通系统(ITS)领域占有重要地位。最小二乘支持向量机(LSSVM)特别适用通过恰当的启发式算法来确定其2个参数的值,然而,其缺点是很难求解全局最优解。果蝇优化算法(FOA)作为一种新的启发式算法,具有易于理解和快速收敛于全局最优解的优点。为了提高交通流量预测的准确性,在最小二乘支持向量机交通流预测模型中引入果蝇算法。仿真结果表明,对比其他模型,LSSVM-FOA模型具有良好的非线性拟合能力,非常适合于交通流量预测。 |
| 关键词 | 交通流量预测 最小二乘支持向量机(LSSVM) 果蝇优化算法(FOA) LSSVM-FOA模型 |
| DOI | 10.19651/j.cnki.emt.1801575 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 甘肃省自然科学基金(1508RJZA080)项目资助 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/55292 |
| 专题 | 国家开放大学甘肃分部 |
| 作者单位 | 1.甘肃广播电视大学; 2.甘肃省道路桥梁与地下工程重点实验室 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学甘肃分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学甘肃分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 屈展,赵鑫,屈伸. 引入果蝇优化算法的最小二乘支持向量机交通流量预测[J]. 电子测量技术,2018,41(16):18-22. |
| APA | 屈展,赵鑫,&屈伸.(2018).引入果蝇优化算法的最小二乘支持向量机交通流量预测.电子测量技术,41(16),18-22. |
| MLA | 屈展,et al."引入果蝇优化算法的最小二乘支持向量机交通流量预测".电子测量技术 41.16(2018):18-22. |
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