基于粒子群优化的支持向量回归车道饱和度预测

针对复杂城市交通系统,建立基于粒子群优化的支持向量回归车道饱和度预测模型。首先,引入悉尼自适应交通控制系统中的交通数据,对路网的交通运行状况以及路口之间的关联关系进行分析,利用均值滤波方法对数据进行预处理,确保数据的可靠性。然后,基于支持向量回归方法建立车道饱和度预测模型,并引入粒子群优化算法对模型的参数值进行寻优,从而得到参数最优的车道饱和度预测回归模型。最后,对基于实际数据建立的模型进行验证。验证结果表明,预测数据与实测数据的拟合程度较高,所建立的预报模型能够有效预测将来车道饱和度信息,以及可能发生的道路拥堵。