改进引力搜索最小二乘支持向量机交通流预测

Traffic flow forecasting using least squares support vector machine optimized by modified gravitational search algorithm
徐钦帅a,b
何庆a,b
魏康园a,b
贵州大学 a. 大数据与信息工程学院; b. 贵州省公共大数据重点实验室, 贵阳 550025

摘要

为了提高基于最小二乘支持向量机的交通流预测模型的精度,提出一种新的改进引力搜索算法(TCK-AGSA)对其进行参数寻优。首先,基于tent映射改进Kbest函数,使算法具有跳出局部最优的机制;然后,引入全局最优引导策略,使粒子加速朝向最优解移动;接着,将进化度因子和聚合度因子引入速度更新权重系数,使算法具有较强的自适应能力。针对12个基准函数的仿真结果表明,TCK-AGSA的性能优于GSA及其改进算法。最后,建立基于TCK-AGSA寻优的最小二乘支持向量机模型,并选取2016年贵州省高速公路真实交通流数据进行预测实验,结果表明该模型具有更好的预测精度、鲁棒性和泛化能力。

基金项目

贵州省科技计划项目重大专项资助项目(黔科合重大专项字[2018]3002)
贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004)
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字[2016]124)
贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0383
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3718-3724
文章编号: 1001-3695(2019)12-042-3718-07

发布历史

[2019-12-05] 印刷出版

引用本文

徐钦帅, 何庆, 魏康园. 改进引力搜索最小二乘支持向量机交通流预测 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3718-3724. (Xu Qinshuai, He Qing, Wei Kangyuan. Traffic flow forecasting using least squares support vector machine optimized by modified gravitational search algorithm [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3718-3724. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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