城市建设理论研究
城市建設理論研究
성시건설이론연구
2014年
15期
,共1页
支持向量机%人工免疫算法%交通量预测%统计学习
支持嚮量機%人工免疫算法%交通量預測%統計學習
지지향량궤%인공면역산법%교통량예측%통계학습
提出了一种人工免疫加权支持向量机交通量预测模型，针对各种不同交通量训练样本的差异性信息，采用了给各种不同样本的参数赋予不同权重的加权支持向量机方法，并用人工免疫算法对支持向量机的核函数和参数进行寻优，该方法很好的解决了支持向量机应用中核函数和参数选择难的问题，减少了参数选择的盲目性。该方法以统计学习理论为基础，通过和BP神经网络进行比较，证明其具有较好的预测性能。
提齣瞭一種人工免疫加權支持嚮量機交通量預測模型，針對各種不同交通量訓練樣本的差異性信息，採用瞭給各種不同樣本的參數賦予不同權重的加權支持嚮量機方法，併用人工免疫算法對支持嚮量機的覈函數和參數進行尋優，該方法很好的解決瞭支持嚮量機應用中覈函數和參數選擇難的問題，減少瞭參數選擇的盲目性。該方法以統計學習理論為基礎，通過和BP神經網絡進行比較，證明其具有較好的預測性能。
제출료일충인공면역가권지지향량궤교통량예측모형，침대각충불동교통량훈련양본적차이성신식，채용료급각충불동양본적삼수부여불동권중적가권지지향량궤방법，병용인공면역산법대지지향량궤적핵함수화삼수진행심우，해방법흔호적해결료지지향량궤응용중핵함수화삼수선택난적문제，감소료삼수선택적맹목성。해방법이통계학습이론위기출，통과화BP신경망락진행비교，증명기구유교호적예측성능。
