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基于扩展粒子群优化的支持向量机短时交通流预测

作者:王锦添; 蔡延光; 黄何列; 戚远航短时交通流预测粒子群扩展粒子群支持向量机

摘要:为了快速、准确地对交通流进行实时预测,将扩展粒子群算法应用到支持向量机的短时交通流预测优化中.首先对交通流样本数据进行重构,建立支持向量机预测模型.然后通过扩展粒子群算法对模型中的参数进行寻优,得出最优参数和优化时间.最后经过实验仿真,比较了基于网格搜索法优化的支持向量机、基于标准粒子群优化的支持向量机和基于扩展粒子群优化的支持向量机的泛化测试结果.结果表明,基于扩展粒子群优化的支持向量机在短时交通流预测中更具优势.

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常熟理工学院学报

《常熟理工学院学报》(CN:32-1749/Z)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《常熟理工学院学报》2001-12:荣获由中国学术期刊(光盘版)编辑委员会和《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范》执行评优活动组织委员会颁发的"《CAJ-CD规范》执行优秀奖"; 2007-5:在第六届江苏省期刊质量评估及优秀期刊评选活动中,本刊继第五届之后再次被评为社科类一级期刊; 2007-12:在第六届江苏省期刊质量评估及优秀期刊评选活动中,本刊获编校质量"三等...

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