基于组合模型的交通流量预测方法

随着智能交通系统的蓬勃发展,交通控制和交通流诱导成为智能交通系统(ITS)研究的热门问题,而实现交通控制诱导的关键问题是实时准确的短时交通流量预测,预测的精度直接影响交通控制和诱导的效果.为此,提出基于组合模型的交通流量预测方法,该方法将历史趋势模型和多元回归模型加权组合以建立组合预测模型,并利用加权平均的方法,对较精确的预测值赋予较大的权重,从而提高模型预测的精度.通过对2009年上海城市交通流量预测结果的分析,证明该方法可提高预测准确度.     

基于改进灰狼算法优化支持向量机的短期交通流预测

实时、准确的短期交通流预测是智能交通系统的基础和关键技术之一.由于灰狼优化算法(GWO)存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷,为进一步提升短期交通流预测的精度,提出了基于改进灰狼算法(IGWO)优化支持向量机(SVM)的短期交通流预测模型.首先,本文提出引入帐篷(Tent)混沌序列初始化灰狼种群,更改收敛因子的线性递...     

基于互补型集成经验模态分解和遗传最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

交通流是智能交通系统中的关键组成部分,也是交通规划的重要依据。为了提高道路交通流量预测的精确性,提出一种基于互补型集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化参数的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的交通流量预测模型。该模型使用互补型集成经验模态分解原始数据,将分解后的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量分别用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机进行预测,叠加全部IMF分量值作为模型最终的预测结果。通过对美国加利福利亚州某高速公路一个月的交通流量数据进行训练预测,结果表明,该模型平均相对误差仅为6.51%,相较于其他模型拥有更好的预测效果,可为交通流的预测提供一定的参考。     

基于最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提.综合分析交通流量影响因素的基础上,进行多路段的交通流量预测研究,提出了基于最小二乘支持向量机的交通流量预测改进模型,并应用平安大街的流量数据进行实例验证.结果表明,该模型具有学习速度快、跟踪性能好及泛化能力强等优点,在交通流预测中更具有实用性和推广性.     

基于特性和影响因素分析的短时交通流预测

可靠的短时交通流预测是智能交通系统的重要基础。为了提高短时交通流预测的预测精度和对于不同交通状态的适应性,在分析了交通流特性以及时空二维影响因素的基础上,提出了一种组合预测模型,使其能够综合反映这些特性和影响因素。该组合预测模型包括时间序列模块、空间相关模块和组合预测模块三个子模块。单项预测模型包括自适应单指数平滑模型和RBF神经网络模型,组合系数是以两个单项预测子模块的平滑百分比相对误差作为输入,以神经网络作为学习算法自适应地得到。最后通过平峰和高峰时段实测的交通流量数据来验证模型的有效性和可靠性,结果表明:该组合预测模型的预测精度高于单项预测模型各自单独使用时的精度,且对于不同的交通流状况具有较好的适应性。     

基于深度学习的短时交通流量预测

针对交通流数据的时间相关性和非线性等特点,现有预测方法未能充分获取交通流的本质特征,提出了一种基于深度学习的短时交通流量预测方法。该方法结合长短时记忆神经网络(LSTM)和支持向量机回归(SVR)作为预测模型,利用长短时记忆神经网络模型进行获取特征,用获取的特征训练支持向量回归进行交通流量的预测,比较了与其它模型的预测效果,真实数据集的结果表明,该模型有较高的预测精度。     

基于多维灰色预测模型的短期交通流预测研究

交通诱导和交通控制是智能交通系统的重要组成部分,实时准确的交通流短期预测是交通控制与诱导的前提及关键。以往灰色交通流预测模型采用GM（1,1）模型进行预测。其只利用某路段一个断面单点的交通流量进行该断面的交通流预测,并未充分利用上下游交通流之间的相关性。而有关学者研究表明,短时交通流预测值,不仅要与该段面的单点交通流量有关,而且还与其上下游断面交通流量有关。因此,本文引入MGM（1,n）模型。     

基于IPSO-BP神经网络的短时交通流量预测

短时交通流量具有非线性、随机性等特点,如何准确地进行短时交通流量预测,是智能交通系统研究的一项关键内容。传统的预测模型不能实时反映短时交通流量变化特点,同时BP神经网络的交通流量预测存在收敛速度缓慢、易陷入局部极值、预测精度低等缺点。为了提高短时交通流量预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络的复合预测模型,引入相对误差指标作为预测模型的评价指标,并利用实测的道路短时交通流数据对所构建的预测模型进行验证。结果表明,所提出的预测模型在短时间内寻出全局最优解,具有较好的预测精度,提高了短时交通流量预测的准确性和可靠性。     

基于混合人工鱼群优化SVR的交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的重要内容．支持向量回归(SVR)能够用于解决交通流量预测问题,针对SVR中存在的参数选择困难,提出一种混合人工鱼群(AFS)算法．该算法利用粒子群优化(PSO)算法公式改进AFS算法,减小AFS算法中步长因子的影响,并引入混沌初始化AFS机制,选取最优SVR参数,建立了基于混沌PSO-AFS优化SVR的交通流量预测模型．仿真结果表明,该交通流量预测模型具有更优的预测性能,证明了其可行性和有效性．     

基于Elman神经网络的交通流量预测方法

交通流诱导系统是智能交通系统领域中一项重要的研究内容,而交通流量的预测问题则是交通流诱导系统的核心问题.因此,能够实时准确地预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关健问题.根据交通流的特性,分析交通数据采集过程中错误数据产生的原因,提出相应的处理方法,并在此基础上采用Elman神经网络对智能交通系统的流量预测进行建模.该系统采用C#并结合Matlab进行开发,通过Elman神经网络算法实现流量的预测,并采用图表的方式直观地显示预测结果.应用结果表明:该方法可以有效地对交通流量进行预测,且预测精度可以满足实际交通诱导的需要.     

基于活动轮廓与模糊型支持向量机的车辆分类算法

视频监控系统是智能交通监控系统的重要组成部分.通过监视区域车辆视频图像的预处理、检测,完成车辆的实时分类,并根据分类结果实时确定交通灯控制系统红黄绿灯的放行时间.采用活动轮廓跟踪模型对运动车辆视频图像实现检测,由模糊型支持向量机方法实现运动车辆的分类.Matlab软件仿真结果表明,大中小型车辆的平均正确识别率达96.49%,提高了车辆通行效率.     

实时交通流预测的并行SVR预测方法

提高交通流预测的精度和实时性是智能交通系统(ITS)应用发展的一个重要问题.与广义神经网络(GNN)方法相比,支持向量回归(SVR)方法应用于交通流预测理论优势得以实现的前提是选取合适的回归参数.分析、讨论了简单而实际的直接从训练集中选取SVR参数的方法,给出了一个大规模路网交通流SVR预测模型和集群环境下的一种贪婪负载均衡并行算法(G-LB).实验结果证明了基于G-LB算法的并行SVR方法(GLB-SVR)可获得比并行的GNN方法(P-GNN)更好的预测精度和实时性.     

稀疏最小二乘支持向量机及其应用

提出基于特征向量选择(feature vector selection,FVS)的稀疏最小二乘支持向量机(sparse least squares support vector machine,SLS-SVM)模型,解决最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)稀疏化问题。采用FVS在特征空间构建特征向量子集,对训练样本进行稀疏线性重构;将稀疏化的特征向量作为支持向量,从而实现对LS-SVM稀疏化建模。将SLS-SVM模型进行弓网系统的仿真对比实验,结果表明SLS-SVM模型在取得高预报精度的同时,可实现支持向量的高度稀疏化,从而加快模型预报速度。     

基于支持向量机和多Agent融合的智能故障诊断系统研究

提出一种基于支持向量机分类和多Agent的分布式智能诊断结构模型,该模型将慎思Agent和反应Agent结合起来,构造了混合结构的诊断维护Agent,同时运用支持向量机理论进行故障分类,充分发挥各自的优势,提高了故障诊断的智能性、快速性和准确性.     

支持向量机在农业经济预测中的研究

提出了一种基于支持向量机预测农业经济产值的方法.利用14年的棉花数据建立支持向量机预测模型,运用该模型预测了5年的棉花产量,并对预测结果和实际值进行了比较分析,表明该方法用于经济预测是有效的.     

基于支持向量机的车牌识别方法

车牌识别（LPR）是智能交通中关键技术之一.针对目前车牌识别技术存在的一些问题,详细分析基于支持向量机的车牌字符识别方法,字符特征提取方式采用一种基于半分积分投影法,选用高斯径向基作为核函数对字符进行训练.仿真实验结果表明效果良好.     

改进的LS-SYM算法在入境旅游客流量预测上的应用

近年来,各地入境游客流量的迅速发展引起了各级政府和旅游事业的极大重视.而对未来旅游客流量及时准确的预测成为规划旅游政策的重要依据.针对游客流量的特点,提出了采用改进的最小二乘支持向量机方法来建立旅游客流量的时间序列预测模型.实验预测结果表明该模型具有较高的预测精度,可以为各地旅游客流量预测提供了一条新的途径.     

基于AMESim和LS-SVM的高压共轨系统建模与仿真

为了提高高压共轨压力预测模型的精确性,采用AMESim软件建立了柴油机高压共轨仿真模型.利用灰色关联分析方法对共轨压力影响因素进行理论分析计算,并确定了高压共轨压力预测模型的输入输出变量;然后利用最小二乘支持向量机对共轨压力与主要的影响因素之间的数值关系进行了智能拟合,并利用自适应粒子群算法优化了最小二乘支持向量机的初始参数.通过20个预测样本的检测,最小二乘支持向量机模型的最大预测误差为0.079 1,平均相对误差降至0.039 6,其性能明显优于BP神经网络.