计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2013年
3期
250-254
,共5页
短时交通流量%支持向量机%蚁群优化算法%预测
短時交通流量%支持嚮量機%蟻群優化算法%預測
단시교통류량%지지향량궤%의군우화산법%예측
为了提高短时交通流量的预测精度,提出一种蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的短时交通流量预测模型(ACO-SVM).将SVM参数的选取看作参数的组合优化问题求解,采用鲁棒性较强的ACO来搜索最优解.仿真结果表明,ACO-SVM在预测精度、收敛速度、泛化能力等方面均优于参比模型,更适合于短时交通流量的预测.
為瞭提高短時交通流量的預測精度,提齣一種蟻群算法(ACO)優化支持嚮量機(SVM)參數的短時交通流量預測模型(ACO-SVM).將SVM參數的選取看作參數的組閤優化問題求解,採用魯棒性較彊的ACO來搜索最優解.倣真結果錶明,ACO-SVM在預測精度、收斂速度、汎化能力等方麵均優于參比模型,更適閤于短時交通流量的預測.
위료제고단시교통류량적예측정도,제출일충의군산법(ACO)우화지지향량궤(SVM)삼수적단시교통류량예측모형(ACO-SVM).장SVM삼수적선취간작삼수적조합우화문제구해,채용로봉성교강적ACO래수색최우해.방진결과표명,ACO-SVM재예측정도、수렴속도、범화능력등방면균우우삼비모형,경괄합우단시교통류량적예측.
