武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
武漢理工大學學報（交通科學與工程版）
무한리공대학학보（교통과학여공정판）
JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(TRANSPORTATION SCIENCE & ENGINEERING)
2011年
6期
1187-1191
,共5页
赵泽辉%康海贵%李明伟%周鹏飞%莫仁杰
趙澤輝%康海貴%李明偉%週鵬飛%莫仁傑
조택휘%강해귀%리명위%주붕비%막인걸
支持向量机%遗传算法%高斯函数%短时交通量预测
支持嚮量機%遺傳算法%高斯函數%短時交通量預測
지지향량궤%유전산법%고사함수%단시교통량예측
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.
針對高速公路短時交通量的實時性、波動性和非線性的特點,將支持嚮量迴歸機(SVR)應用于高速公路短時交通量預測,併採用Gaussian損失函數來代替ε-不敏感損失函數,對原始序列進行降譟處理,為瞭更好的優選SVR模型參數,採用遺傳算法(GA)進行參數優選,建立瞭基于GA優化的GA-Gaussian-SVR高速公路短時交通量預測模型,將本路段前幾箇時段交通量、天氣因素和齣行日期作為影響因素輸入,結閤實例進行瞭倣真預測.結果錶明該方法可有效應用于高速公路短時交通量預測.
침대고속공로단시교통량적실시성、파동성화비선성적특점,장지지향량회귀궤(SVR)응용우고속공로단시교통량예측,병채용Gaussian손실함수래대체ε-불민감손실함수,대원시서렬진행강조처리,위료경호적우선SVR모형삼수,채용유전산법(GA)진행삼수우선,건립료기우GA우화적GA-Gaussian-SVR고속공로단시교통량예측모형,장본로단전궤개시단교통량、천기인소화출행일기작위영향인소수입,결합실례진행료방진예측.결과표명해방법가유효응용우고속공로단시교통량예측.
