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
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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