作者：韩志聪; 樊彦国; 吴会胜; 刘惠燕交通工程交通流分组策略短期交通流量预测参数
摘要：为了提高短期交通流预测精度,寻求最优交通流分组策略,通过对短期历史交通流量数据的分析,运用遗传算法优化支持向量回归机的惩罚参数、核函数参数和不敏感损失函数3个参数,构建了GA-SVR模型。首先对采集的数据采用算术平均值进行了降噪处理,然后根据交通数据特征分为连续5个星期五时间、相邻前5个工作日和当天3种时间周期序列,通过不同时间周期序列确定了最优的训练样本集。最后结合采集的数据进行了验证,并且与传统SVR模型进行了精度对比。结果表明：GA-SVR模型预测精度优于传统SVR模型,且基于当天数据构建的训练样本集总体预测精度最高。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
