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基于SOR-LS-SVM算法的公交站点客流量预测研究
引用本文:张朝元,陈丽. 基于SOR-LS-SVM算法的公交站点客流量预测研究[J]. 湖南工程学院学报(自然科学版), 2009, 19(4)
作者姓名:张朝元  陈丽
作者单位:1. 大理学院数学与计算机学院,大理,671003
2. 大理学院物理与电子信息学院,大理,671003
基金项目:大理学院科研基金资助项目 
摘    要: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.

关 键 词:LS-SVM法  SOR-LS-SVM算法  公交站点  客流量  预测

Passenger Volume Forecasting in Bus Stop Based on SOR-LS-SVM
ZhANG Chao-yuan,ChENLi. Passenger Volume Forecasting in Bus Stop Based on SOR-LS-SVM[J]. Journal of Hunan Institute of Engineering(Natural Science Edition), 2009, 19(4)
Authors:ZhANG Chao-yuan  ChENLi
Affiliation:ZhANG Chao-yuan 1,ChEN-Li 2 (1.Department of Mathematics and Computer,Dali,University,Dali 671003 China,2.Department of Physics and Electronic Information,Dali University,Dali 671003,China)
Abstract:Timely and accurately forecasting passenger volume in bus stops is important for transit operation and it can provide more reliable bus services and save operating costs.Based on the traditional least squares support vector machine(LS-SVM),the improved algorithm of successive overrelaxation for Least squares support vector machine(SOR-LS-SVM) is presented.This methods can reduce compute complex and increase learning speed.At the same time,the new algorithm can improve accuracy of estimation.At last,the SOR-...
Keywords:Ls-SVM  SOR-LS-SVM algorithm  bus stop  passenger volume  forcaot  
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