河南省交通厅科技计划项目(200912)
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 相关作者：莫仁杰李明伟康海贵赵泽辉周鹏飞更多>>
- 相关机构：大连理工大学更多>>
- 发文基金：河南省交通厅科技计划项目国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程更多>>
- 基于云遗传算法优选的SVR交通量预测模型被引量：1
- 2013年
- 针对城市主干道交通流量的实时变化和波动性特点,利用支持向量回归机(support vectorregression,SVR)进行城市主干道短时交通流量预测.为了优选SVR模型参数,基于混沌logistic映射和云自适应机制对标准遗传算法进行改进,建立了基于混沌云自适应遗传算法(chaos clouds adaptive genetic algorithm,CCLGA)进行SVR参数优选的CCLGA-SVR城市主干道短时交通流量预测模型.综合考虑了短时交通量各个影响因素,结合实测数据进行了实证预测分析,仿真结果表明文中提出的预测模型精度较高,寻优速度较快,可有效应用于城市主干道短时交通流量预测.
- 康海贵莫仁杰李明伟
- 关键词：支持向量机遗传算法混沌映射交通量预测
- 基于Gaussian-支持向量回归机的高速公路短时交通量预测被引量：1
- 2011年
- 针对高速公路短时交通量的实时性、波动性和非线性的特点,将支持向量回归机(SVR)应用于高速公路短时交通量预测,并采用Gaussian损失函数来代替ε-不敏感损失函数,对原始序列进行降噪处理,为了更好的优选SVR模型参数,采用遗传算法(GA)进行参数优选,建立了基于GA优化的GA-Gaussian-SVR高速公路短时交通量预测模型,将本路段前几个时段交通量、天气因素和出行日期作为影响因素输入,结合实例进行了仿真预测.结果表明该方法可有效应用于高速公路短时交通量预测.
- 赵泽辉康海贵李明伟周鹏飞莫仁杰
- 关键词：支持向量机高斯函数短时交通量预测
