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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2015-12-14

Journal:大连理工大学学报

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

Volume:55

Issue:6

Page Number:632-637

ISSN No.:1000-8608

Key Words:交通流量预测;支持向量回归(SVR);人工鱼群(AFS)算法;粒子群优化(PSO);混沌机制

Abstract:实时准确的交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的重要内容。支持向量回归(SVR)能够用于解决交通流量预测问题，针对 SVR 中存在的参数选择困难，提出一种混合人工鱼群(AFS)算法。该算法利用粒子群优化(PSO)算法公式改进 AFS 算法，减小 AFS 算法中步长因子的影响，并引入混沌初始化 AFS 机制，选取最优 SVR 参数，建立了基于混沌 PSO-AFS 优化 SVR 的交通流量预测模型。仿真结果表明，该交通流量预测模型具有更优的预测性能，证明了其可行性和有效性。