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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2011-08-15

Journal:武汉理工大学学报（交通科学与工程版）

Included Journals:Scopus

Volume:35

Issue:4

Page Number:649-653

ISSN No.:1006-2823

Key Words:公路交通流量预测;支持向量机;加速遗传算法;混沌

Abstract:针对交通量预测本身所存在的小样本、非线性和复杂性等特点,利用支持向量机建立了基于RBF核函数的SVM交通量预测模型,采用基于混沌映射和加速遗传算法的混沌高效遗传算法对SVM模型参数C,ε和δ2进行优选,结合某市1978～2008年交通量实测资料进行了仿真验证,与GA-SVM模型和BP神经网络模型的仿真预测结果对比表明:该模型取得了较好的预测效果,可有效应用于城市交通量的预测.