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为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%. 相似文献
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准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键.为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型.针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数,进行相空间重构,获得与原始数据具有相同动态特性的更为合理的模型输入-输出数据集.利用粒子群算法改进传统高斯过程模型参数优化的不足,构建预测模型.以重构序列作为预测模型的训练集和测试集,实现短时交通流预测.采用北京市东四环快速路检测器实测数据对比分析模型预测效果.结果表明,基于PSR和PSO-GPR的短时交通流预测模型评价指标均优于对比模型,其中绝对误差平均降低4.88,绝对百分比误差平均降低3.97%,均等系数达到0.963,所研究模型能够有效提高短时交通流预测精度. 相似文献
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公路客运量数据受多种因素影响而呈现非线性等特点,为了提高其预测精度,文中提出粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的公路客运量预测模型,利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测.研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO SVM的预测精度更高. 相似文献
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基于支持向量机的结构风险最小化与粒子群算法快速全局优化的特点,用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了预测模型的训练速度和预测推广能力.选择PCI、RQI、SSI、BPN,4个指标作为评价指标,建立了基于PSO-LSSVM的沥青路面性能评价模型,将该模型用于路面性能评价,获得了令人满意的评价效果.结果表明,支持向量机法可以可靠有效地评价沥青路面性能. 相似文献
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为研究驾驶人视觉特性和弯道转向行为的内在联系,借助模拟驾驶器,选取50名驾驶人在3种不同半径的弯道上进行驾驶试验。在整理采集的试验数据后,分别比较驾驶人视觉特性(瞳孔面积变化率、扫视速度、扫视幅度)、弯道转向行为(方向盘旋转率、车辆侧向加速度)与弯道半径之间的关系,并进一步提出一种以驾驶人视觉特性为预测因素,基于BP神经网络的驾驶人弯道转向行为预测方法。为使BP神经网络适用于小样本量的预测情况,需引入改进粒子群算法对BP神经网络进行优化。对粒子群算法的改进之处主要体现为:在粒子群算法进行搜索的过程中,采用动态惯性权值与自适应方法,解决了一般粒子群算法中粒子快速趋同的问题。在模型训练的过程中,选取BP神经网络的误差作为改进PSO算法的适应值,由事先确定的最大迭代次数与误差范围共同决定迭代的终止条件。最后,分别使用基于BP神经网络的驾驶人弯道转向行为预测方法,与基于改进粒子群优化BP神经网络的驾驶人弯道转向行为预测方法,对弯道转向行为进行预测,结果表明:基于改进粒子群优化BP神经网络的弯道转向行为预测方法相较传统预测方法具有更高的预测精度,可以有效地预测驾驶人弯道转向行为。 相似文献
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为了提高短期交通流的预测精度,提出了一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)、粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法和回声状态网(echo state network, ESN)的短期交通流预测方法。该方法命名为WPD-PSO-ESN。首先,在数据预处理阶段,采用小波包分解将交通流数据分解为不同频段的子序列,并将各子序列送入回声状态网预测模型;然后,在建立预测模型阶段,利用粒子群优化算法在线优化回声状态网的参数,以提高回声状态网的泛化能力和预测精度;进一步,针对粒子群优化算法存在的早熟收敛和易陷入局部最优的缺陷,通过检测粒子飞行过程中的状态信息,设计了惯性权重自适应调整策略,以期提高粒子群优化算法的寻优能力;最后,在结果输出阶段,采用加权平均法融合各子序列的预测值以得到模型的最终预测结果。试验结果表明:通过小波包分解和单支重构可以更加容易地抓住原始信号中的动态信息,更适合用于回声状态网的时间序列建模;带有自适应惯性权重调整策略的粒子群优化算法具备更强的跳出局部最优的能力,优化后的回声状态网模型精度更高;对于短期交通流预测,与前馈型误差反传神经网络、反馈型Elman神经网络和传统回声状态网等预测方法相比,WPD-PSO-ESN预测方法具有更高的预测精度,能够满足智能交通系统对预测精度的需求,对实现实时交通控制和建设智能交通系统具有重要意义。 相似文献