基于SOR-LS-SVM算法的公交站点客流量预测研究

公交站点客流量情况的及时准确预测对提供更可靠的公交服务和节省公交公司的运营成本是非常重要.首先对标准的LS-SVM算法进行了改进,得到一种新的SOR-LS-SVM学习算法.该算法不仅能减少计算的复杂性,提高学习速度;同时能提高函数估计的精确度.然后利用SOR-Ls-SVM算法对公交站点的客流量情况进行预测和模拟.实验结果表明改进的SOR-LS-SVM算法具有较高的预测精度,且实验取得了较好效果.     

基于改进BP神经网络的公路旅游客流量预测

针对如何精确预测公路旅游客流量这一问题,论述了公路旅游客流量研究背景,对包括神经网络模型在内的几类模型进行了分析,说明神经网络预测模型运用在公路旅游客流量预测中的优势.以实证分析为背景,论述了改进BP神经网络在公路旅游客流量预测中的应用,并深入研究了实际运用中输入/输出向量的选择、数据预处理方法、隐层神经元数目选择、训练函数选择等实际问题,对预测结果和实际值进行了比较和分析论述,得到一个适合的BP网络.最后对几种预测方法的预测结果进行比较,说明了BP神经网络在公路旅游客流量预测的合理性与可行性.     

基于支持向量回归的旅游客流量预测

建立以支持向量回归方法为基础的旅游客流量预测模型。以我国深圳市2002年1月到2005年12月的旅游客流量的月度数据作为学习样本,分别选用两种不同的核函数,对学习样本进行建模和预测,并比较选取不同的两个核函数对样本进行预测的效果,说明支持向量回归用于月度旅游客流量预测的有效性。     

基于XGBoost和GM模型的三亚市旅游客流量预测

旅游客流量的预测受经济发展、季节因素影响等不确定性的影响,以三亚市旅游和文化广电体育局官网2012—2018年的月度统计数据的旅游客流量数据为研究对象,通过模型优选,基于XGB和GM模型对三亚市近7年的旅游客流量进行拟合,并对比两种模式预测的准确度。并在以上两种模式的拟合基础上,通过模型组合,对三亚市未来2019年、2020年的旅游客流量、入境过夜游客数量及旅游收入进行预测。     

新的组合模型及在港口客流量预测上的应用

应用时间序列分析及灰色系统的有关理论提出了一种新的组合模型,并用这一模型对大连港的客流量进行了预测。     

餐饮业短期客流量预测方法

针对餐饮客流量自身特点,提出了以实验设计方法的样本分类为基础、综合利用BP(back propagation)神经网络与灰色-马尔科夫链组合的预测方法,并以某餐饮企业为例证明了方法的有效性,客流量预测误差从企业原来的±20%下降到±5%左右.     

基于多元回归模型的2010年上海世博会客流量预测分析

选取上海城市吸引力系数和上海世博会的吸引力系数等参数,利用多元回归模型定性对2010年上海世博会客流量进行了预测及分析.结果表明:利用多元回归模型对世博会客流量做的预测与以前常用的渗透率模型和引力模型相比有其自身的优越性,考虑因素更为全面.     

基于LOF-SSA-PSO-LSSVM模型的旅游客流量预测

针对月度旅游客流量影响因素复杂，时间序列数据中可能存在异常值和噪声的特点，提出了一个基于局部异常因子(LOF)和奇异谱分析(SSA)的LOF-SSA-PSO-LSSVM预测模型.数据预处理阶段，对原始序列运用X12季节加法模型消除季节性的影响，采用LOF方法检测季节调整后序列的异常值，并使用线性插值和最小二乘支持向量机(LSSVM)方法来修正异常值，新的待预测序列由修正后的季节调整序列与季节因子序列加和得到.预测阶段，首先采用奇异谱分析(SSA)方法来剔除新的待预测序列中的噪声，然后采用PSO-LSSVM方法对其进行预测.以上海2004年1月至2018年12月旅游客流量序列的预测为例，通过与ARIMA、LSSVM等模型比较，表明LOF-SSA-PSO-LSSVM模型能有效提高旅游客流量的预测精度和稳定性.     

网络搜索数据和GWO-SVR模型的旅游短期客流量预测

利用皮尔森相关系数法处理网络搜索数据,用灰狼算法（grey wolf optimizer,GWO）优化支持向量回归（support vector regression,SVR）中的参数,提出并实现一种基于网络搜索数据和GWO-SVR模型的旅游短期客流量预测模型,并用参数优化后的SVR对客流量进行建模预测. 以四川省九寨沟和四姑娘山两个景区为例,构建GWO-SVR、ARIMA、BPNN、SVR、CS-SVR、PSO-SVR和无网络搜索数据等客流量预测模型进行实证分析. 结果表明,GWO-SVR模型均优于其他模型,具有更高的预测精度.     

基于PSO-LSSVM算法的城市轨道交通断面客流量预测

为提高城市轨道交通服务水平和利用效率,针对非高峰期乘客等候时间过长、高峰期车厢满载率过高、列车运能浪费等现象,急需对具有非线性和随机波动特征的轨道交通最大断面客流实时准确预测,从而动态调整列车行车计划.首先,采集2017年4～6月份西安市轨道交通2号线全日分时段断面客流量为数据基础,将断面客流量划分为工作日、周末以及节...     

基于LS-SVM的大理州入境游客流量时间序列预测

近年来,大理州入境游客流量的迅速发展引起了大理州政府和旅游事业的极大重视。而对未来游客流量及时准确的预测成为规划旅游政策的重要依据。针对大理州游客流量的特点,提出了采用最小二乘支持向量机方法来建立旅游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,为大理州游客流量预测提供了一条新的途径。     

Missing Data Imputation for Traffic Flow Based on Improved Local Least Squares

Complete and reliable field traffic data is vital for the planning, design, and operation of urban traffic management systems. However, traffic data is often very incomplete in many traffic information systems, which hinders effective use of the data. Methods are needed for imputing missing traffic data to minimize the effect of incomplete data on the utilization. This paper presents an improved Local Least Squares (LLS) approach to impute the incomplete data. The LLS is an improved version of the K Nearest Neighbor (KNN) method. First, the missing traffic data is replaced by a row average of the known values. Then, the vector angle and Euclidean distance are used to select the nearest neighbors. Finally, a regression step is used to get weights of the nearest neighbors and the imputation results. Traffic flow volume collected in Beijing was analyzed to compare this approach with the Bayesian Principle Component Analysis (BPCA) imputation approach. Tests show that this approach provides slightly better performance than BPCA imputation to impute missing traffic data.     

基于LS-SVM的边坡稳定性预测研究

针对边坡工程稳定性估计的复杂性,将最小二乘支持向量机引入到边坡稳定性估计的研究中,分别建立了边坡安全系数预测的最小二乘支持向量机模型和边坡稳定状态预测的最小二乘支持向量机模型,以实例数据为学习样本和测试样本,讨论了基于最小二乘支持向量机的边坡稳定性分析方法及其可行性．该方法具有一定的工程参考和实用价值．     

基于矢量基学习的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法

为增强最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归建模的稀疏性、鲁棒性和实时性,在加权LS-SVM的基础上,提出了基于矢量基学习的自适应迭代回归算法。在训练过程中,该算法通过矢量基学习和自适应迭代相结合的方法得到1个小的支持向量集,同时采用加权方法确定权值以减小训练样本中非高斯噪声的影响。回归学习和动态系统辩识的仿真结果表明:在回归建模精度相似的情况下,该算法确定的支持向量为全部学习样本的4.9%~8.9%,训练时间为标准LS-SVM的0.011%~0.383%;由于能够鲁棒跟踪时变非线性系统的动态特性,适合在线实时训练;可进一步用于非线性系统的建模和实时控制研究。     

基于改进的MIMLSVM预测蛋白质功能

针对MIMLSVM算法预测精度不高的问题,设计了一种新的基于改进MIMLSVM预测蛋白质功能模型.首先,采用改进的Hausdorff方法计算包之间的空间距离,并结合K-Medoids方法将MIML(多示例多标签)问题退化为多标签问题,以提高预测精度;然后,利用SVM算法将多标签问题转化为多个独立的二分类问题,结合蛋白质数据的特点,建立蛋白质功能预测模型,并利用粒子群算法优化模型参数;最后,通过对7种生物蛋白质功能预测的实验,证明所建模型的优越性.     

基于动态客流量模型的地铁车站空调负荷预测

为了准确预测地铁车站的空调负荷,首先通过地铁车站能耗监测平台的历史数据分析,识别得到客流量和室外气象参数是主要影响因素.其次利用车站CO2体积浓度逐时监测数据建立客流量神经网络预测模型,并与闸机数据对比,预测模型的复相关系数R2可达0.87.以客流量预测为基础,建立了车站空调负荷预测模型,并比较了不同时间尺度训练数据下...     

基于LS-SVM的交通流组合预测模型

智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施,而实时准确地交通流量预测则是实现智能交通系统和智能交通诱导控制的重要依据.针对城市交通"智能运输系统"和交通流的特性,在多元线性回归、支持向量机和改进的BP神经网络等三种预测模型的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机方法的交通流组合预测模型.实验预测结果表明该组合预测模型具有较高的预测精度,为交通流量提供了一个更好的预测模型.     

基于K近邻的支持向量机多模型建模

单一的支持向量机在建模时存在一定的局限性,对于复杂的实际数据,不能很好地提取其中的信息,导致模型泛化性能较差,为此提出基于K近邻的组合支持向量机方法。该方法首先采用简单距离分类方法对经过主元分析的样本数据进行分类,并采用K近邻算法得到支持向量机子模型的组合参数,进而建立起基于支持向量机的多模型。将该方法应用于双酚A生产过程中质量指标的软测量建模,仿真结果表明基于K近邻方法的支持向量机多模型建模可以有效提高模型的泛化性能,并验证了该算法的可行性和有效性。     

基于改进交叉验证算法的支持向量机多类识别

如何确定支持向量机最佳参数用以训练得到最优分类器,使之对未知样本同样具有良好的分类效果,一直是问题解决的关键.针对传统的交叉验证算法仅仅从全局的角度寻找极值点作为最优参数,而忽略了局部信息使得分类效果受到限制问题,提出一种改进的交叉验证算法,在考虑全局极值点的同时,也记录了局部极值点,求取全部极值点对应参数的平均值,由此得到最优参数.实验结果表明,该算法可以有效地确定最优参数,分类准确率有所提高.     

基于动态筛选策略的SMO改进算法

提出了一种基于动态筛选策略的SMO(Sequential Minimal Optimization)改进算法,它能快速地筛选出绝大多数的边界支持向量和非支持向量,并将非边界支持向量限定在很小的范围内。仿真实验结果表明:样本规模无论大小,这种策略都能使Keerthi的改进算法2的性能得到大幅提升。