最小二乘支持向量机在公路交通客流量预测中的应用

交通客流量预测是交通规划的重要内容,对于交通规划具有重要意义。利用最小二乘支持向量机理论,建立交通客流量预测模型,通过与BP神经网络预测模型实验结果进行比较,验证了其在交通客流量预测中的有效性。

最 小 二 乘 持 向量 机 在 支

} 路交通客流量 预测【 的应用 公 ; 】

靳 召东 陈 虹 , ,刘 琳 ,张钲 浩

( . 州 大 学 信 息 工 程 学 院 ,江 苏 扬 州 2 5 0 ;2扬 州 大 学 能 源 与 动 力 学 院 ,江 苏 扬 州 2 5 0 ) 1扬 20 9 . 20 9

摘 要 :交 通 客 流 量预 测 是 交 通 规 划 的 重 要 内容 ,对 于 交 通 规 划 具 有 重 要 意 义 。 利 用 最 小 二 乘 支 持 向 量 机 理 论 ,建 立 交 通 客 流 量 预 测 模 型 ,通 过 与B 神 经 网络 预 测 模 型 实验 结果 进 行 比较 ,验 证 了其 在 交通 客 流 量预 测 中 的有 效性 。 P 关 键 词 :交 通 客 流 量 ; 最 小 二 乘 支 持 向 量机 :预 测 中 图 分 类 号 :U 9 . 4 11 4 文 献 标 识 码 :A 文章 编 号 :1 0 — 7 6 2 1 )5 0 1 — 3 0 2 4 8 (0 0 0 — 0 1 0

DOI 036  ̄10 — 7 62 1 . .0 :1.8 9 . 2 4 8 . 00 0 1 0 0 5

Ap l a i n f p i to 0 Le s S u r s u p r Ve t r c a t q a e S p o t c o M a h n i c ie n

Ro d a Tr fi Pa s ng r a fC s e e V o um e l Fo e a t r c s

JN I Z a - o g , C hodn HE Ho g , L U N n I L n ,Z i HANG h n - a Z e g h o

( . l g o Ifr t n 1Col e f nomai En ie rn e o gn eig,Ya gh u n z o Unv ri iest y,Ya gh u 2 0 9,Chn ; 2C l g o eg a d o r n z o 2 5 0 ia .ol e f En ry n P we e

En ie rn gn eig,Ya gh u n z o Unv ri iest y,Ya gh u 2 0 9,Chn ) n z o 2 5 0 ia Absr c : Tr f c p s e g r oume f r c s i a i o t n a p c o ta c pln, a d i v r ta t a a s n e v l i o e a t s n mp ra t s e t f r f a i n s ey i o a t o r fi p a .Usn t e h o o l a t q a e s pp r v c o ma h n mp r n t tafc l n t i g h t e r y f e s s u r s u o t e tr c i e, t e h mo e o ta - d l f r

f i a s n e oume f r c s i e t b ih d t c mp r wih t e e pe i n a r s l o BP n u r l tc p s e g r v l o e a t s sa ls e o o a e t h x rme t l e u t f e ta newo k o e a t t r f r c s mo e .I i p o e t a t e e s s u r s up o v c o ma h n i e f ci e n r f d 1 t s r v d h t h l a t q a e s p r e tr t c i e s fe tv i ta -

i a s n e v l m o e a t tc p s e g r o u e fr c s

Ke wor y ds: ta c r f pa s n e v l me; l a t q r s u po v c o ma h n i s e g r ou e s s ua e s p  ̄ e tr c i e; fr c s oe a t

0 引 言

法 .在 遇 到非 线性 问题 时效 果 不好 。神 经 网络 是一

随着 社会 经 济 的持 续 快速 发展 ,人们 的 出行 也

更 加 频 繁 ,公 路 交 通 运 输 得 到 了飞 速 的 发 展 。其

种 新兴 的数 学 建模 方法 ,它 具有 识别 复 杂非 线性 系 统 的特性 ,其 中应 用 最 广泛 的是 B 神 经 网络 『 由 P l 1 。 于B P网络 学 习 算 法 是 利 用 梯 度 下 降 法 调 节 权 值 使

目标 函数 达到 极小 ,而 目标 函数仅 为各 给定 输 入 和 相应 输 出差 的平 方 和 ,导 致 了B 网络 过 分 强 调 学 P 习错误 而 泛化 能力 不强 。支持 向量机 (V 最 大 的 S M)

中 ,客 流 量是 衡 量 公 路 运输 发 展 程 度 的 重 要 指标 ,

可反 映社 会经 济 发展 现状 和人 民生活 水平 。利用 较 准确 的方 法 预测公 路 交通 客 流量 ,把 握公 路 交 通客 流 量 的 未 来 特 征 .有 助 于 合 理 编 制 和 检 查 营 运 计

划 ,配 备 运力 ,为 公 路 客 运管 理 和决 策 提 供 依 据 ,

以适 应社 会经 济 发展 的需 要 。 目前 国内外 提 出的预 测方 法 有很 多 ,其 中以 时

优点 是服 从结 构 风 险最小 化原 理 ,具备 很 好 的泛化 能力 ,所 以其 处理 非 线性 问题 时 ,通过 用一 个 核 函

数代 替高 维 空间 中 的 内积计 算 ,将 非线 性 函数 转化 为高维 空 间 中的线 性 问题 ,从 而解 决 了维数 灾 难 和

间序 列法 为代 表 的传 统方 法 和 以人 工 神经 网络 方法 为代 表 的新 型人 工智 能方 法最 为典 型 。这 些 方法 比 较

成 熟 。算 法 简 单 ,速 度 快 ,但 都 是 线 性 模 型 方

局 部 极 值 的 问 题 。 最 小 二 乘 支 持 向 量 机 (es L at

S u rsS q ae VM.L — V 是标 准 S M的一 种 新 的 扩 S S M) V

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