基于混沌高效遗传算法优化SVM的交通量预测

针对交通量预测本身所存在的小样本、非线性和复杂性等特点,利用支持向量机建立了基于RBF核函数的SVM交通量预测模型,采用基于混沌映射和加速遗传算法的混沌高效遗传算法对SVM模型参数C,ε和δ2进行优选,结合某市1978～2008年交通量实测资料进行了仿真验证,与GA-SVM模型和BP神经网络模型的仿真预测结果对比表明:该模型取得了较好的预测效果,可有效应用于城市交通量的预测.

基于Gaussian-支持向量回归机的高速公路短时交通量预测

针对高速公路短时交通量的实时性、波动性和非线性的特点,将支持向量回归机(SVR)应用于高速公路短时交通量预测,并采用Gaussian损失函数来代替ε-不敏感损失函数,对原始序列进行降噪处理,为了更好的优选SVR模型参数,采用遗传算法(GA)进行参数优选,建立了基于GA优化的GA-Gaussian-SVR高速公路短时交通量预测模型,将本路段前几个时段交通量、天气因素和出行日期作为影响因素输入,结合实例进行了仿真预测.结果表明该方法可有效应用于高速公路短时交通量预测.