| 基于混沌高效遗传算法优化SVM的交通量预测 |
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| 引用本文： | 康海贵,李明伟,周鹏飞,赵泽辉.基于混沌高效遗传算法优化SVM的交通量预测[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2011(4). |
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| 作者姓名： | 康海贵 李明伟 周鹏飞 赵泽辉 |
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| 作者单位： | 大连理工大学工程建设学部; |
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| 基金项目： | 教育部博士点专项基金项目(批准号:200901411105); 河南省交通厅科技计划项目(批准号:2010D107-4)资助 |
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| 摘 要： | 针对交通量预测本身所存在的小样本、非线性和复杂性等特点,利用支持向量机建立了基于RBF核函数的SVM交通量预测模型,采用基于混沌映射和加速遗传算法的混沌高效遗传算法对SVM模型参数C,ε和δ2进行优选,结合某市1978～2008年交通量实测资料进行了仿真验证,与GA-SVM模型和BP神经网络模型的仿真预测结果对比表明:该模型取得了较好的预测效果,可有效应用于城市交通量的预测.
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| 关 键 词： | 公路交通流量预测 支持向量机 加速遗传算法 混沌 |
Prediction of Traffic Flow Using Support Vector Machine Optimized by Chaos Higher Efficient Genetic Algorithm |
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| Kang Haigui Li Mingwei Zhou Pengfei Zhao Zehui.Prediction of Traffic Flow Using Support Vector Machine Optimized by Chaos Higher Efficient Genetic Algorithm[J].journal of wuhan university of technology(transportation science&engineering),2011(4). |
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| Authors: | Kang Haigui Li Mingwei Zhou Pengfei Zhao Zehui |
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| Institution: | Kang Haigui Li Mingwei Zhou Pengfei Zhao Zehui(Department of Engineering and Construction,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | traffic-flow prediction support vector machine acceleration genetic algorithm chaos |
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