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基于GA-LSSVR模型的路网短时交通流预测研究
被引量：
19
1
作者
陈小波
刘祥
+3 位作者
韦中杰
梁军
蔡英凤
陈龙
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2017年第1期60-66,81,共8页
目前,很多短时交通流预测方法仅利用某一路段历史数据的时间相关性或者道路上下游路段的时空相关性进行交通流预测,未充分考虑路网所有路段之间的时空相关性.提出了一种基于稀疏混合遗传算法优化的最小二乘支持向量回归(LSSVR)模型,并...
目前,很多短时交通流预测方法仅利用某一路段历史数据的时间相关性或者道路上下游路段的时空相关性进行交通流预测,未充分考虑路网所有路段之间的时空相关性.提出了一种基于稀疏混合遗传算法优化的最小二乘支持向量回归(LSSVR)模型,并应用于路网短时交通流预测.该预测模型不仅可以自动优化LSSVR模型参数,而且可以从高维路网交通流数据中选择有助于交通流预测的变量子集.实验结果表明,与LSSVR模型相比,所提方法具有更好的预测能力;而且,少量时空变量被选择出来构建预测模型,极大减少了信息冗余,改进了模型可解释性.
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关键词
智能交通
变量选择
稀疏混合遗传算法
短时交通流预测
最小二乘支持向量回归
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职称材料
题名
基于GA-LSSVR模型的路网短时交通流预测研究
被引量：
19
1
作者
陈小波
刘祥
韦中杰
梁军
蔡英凤
陈龙
机构
江苏大学汽车工程研究院
江苏大学汽车与交通工程学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2017年第1期60-66,81,共8页
基金
国家自然科学基金(51108209
61203244
+6 种基金
61403172
61573171)
交通运输部信息化项目(2013-364-836-900)
中国博士后科学基金(2015T80511
2014M561592)
江苏大学高级人才科研启动基金(14JDG066)
福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院)(MJUKF201724)~~
文摘
目前,很多短时交通流预测方法仅利用某一路段历史数据的时间相关性或者道路上下游路段的时空相关性进行交通流预测,未充分考虑路网所有路段之间的时空相关性.提出了一种基于稀疏混合遗传算法优化的最小二乘支持向量回归(LSSVR)模型,并应用于路网短时交通流预测.该预测模型不仅可以自动优化LSSVR模型参数,而且可以从高维路网交通流数据中选择有助于交通流预测的变量子集.实验结果表明,与LSSVR模型相比,所提方法具有更好的预测能力;而且,少量时空变量被选择出来构建预测模型,极大减少了信息冗余,改进了模型可解释性.
关键词
智能交通
变量选择
稀疏混合遗传算法
短时交通流预测
最小二乘支持向量回归
Keywords
intelligent transportation
variable selection
sparse hybrid Genetic Algorithm
short-term traffic flow forecasting
Least Squares Support Vector Regression（LSSVR）
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA-LSSVR模型的路网短时交通流预测研究
陈小波
刘祥
韦中杰
梁军
蔡英凤
陈龙
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2017
19
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