一种基于粒子群优化SVM的交通流量预测方法

摘要：

为了准确预测交通流量,提出了一种基于改进型支持向量机算法的短时交通流量预测方法.支持向量机对训练样本进行学习后,可以形成影响因素与影响结果之间的最优函数,进而根据实时交通状态对交通流量进行非线性回归预测.为了提高预测精度,使用QPSO算法优化了支持向量机的参数,并进行了滤波处理以减小模型误差.仿真结果显示,实际预测误差小于10％.

关键词：支持向量机、粒子群优化、交通流量、短时预测

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2014-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：25-28