基于PSO-LSSVM的高速公路短时行程时间预测

摘要：

高速公路行程时间预测对指导公众出行具有重要意义.鉴于高速公路数据采集难,文中以高速公路收费数据为研究对象,建立最小二乘支持向量机模型对高速公路行程时间进行预测,并引入粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化;利用广东某高速公路收费数据进行验证,结果显示该模型与以往研究相比其相对误差较小,用于高速公路行程时间预测具有一定的可靠性和实用性.

关键词：公路交通、高速公路、行程时间、最小二乘支持向量机(LSSVM)、粒子群优化(PSO)

分类号：U491.1(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2017-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：36-39,48