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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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近年来,随着水产养殖病害日趋严重,养殖中所使用的渔用药物的种类和数量也在不断增多。抗生素、促生长剂、杀虫药等的大量使用,带来了药物在鱼体内大量富集残留和病原体的抗药性等问题,导致养殖水产品质量下降,既危害了人类健康,又污染了环境。开发和生产安全、高效的无公害鱼药已经成为水产养殖业可持续发展的关键。 相似文献
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在对现有交通量预测方法分析基础上,提出了利用成分分析形成区域代表交通量的方法,并在实际公路网规划工作中得到了应用,收到了良好效果。 相似文献
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