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论文类型：期刊论文

发表时间：2012-04-15

发表刊物：系统工程理论与实践

收录刊物：PKU、ISTIC、CSCD、EI、Scopus

卷号：32

期号：4

页面范围：903-910

ISSN号：1000-6788

关键字：城市客运量预测;投影寻踪模型;混沌理论;加速遗传算法;高斯分布

摘要：为了提高参数投影寻踪回归(parameter projection pursuit regression,PPPR)模型对城市客运量的预测精度,基于cat映射、高斯分布和精英局部搜索对加速遗传算法进行改进.提出了新的混沌加速遗传算法(new chaos accelerating genetic algorithm,NCAGA),用于对PPPR模型的最佳投影方向a的优选.建立了在外层优化岭函数个数M的同时,内层利用NCAGA优化最佳投影方向a的NCAGA-PPPR混合优化城市客运量预测模型,结合某市统计资料进行了仿真预测.结果表明该方法的预测精度优于BP神经网络模型、传统PPR模型和基于加速遗传优选的PPPR模型,平均绝对相对误差小于3.1％,提高了城市客运量的预测精度,可有效应用于城市客运量的预测.