基于PSO-LSSVM的高速公路短时行程时间预测

首页 > 过刊浏览>2017年第卷第3期 >36-39,48

基于PSO-LSSVM的高速公路短时行程时间预测
DOI:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者单位:
作者简介:
通讯作者:
中图分类号:U491.1
基金项目:

Author:

Affiliation:

Fund Project:

摘要

图/表

访问统计

参考文献

相似文献

引证文献

资源附件

文章评论

摘要:

高速公路行程时间预测对指导公众出行具有重要意义。鉴于高速公路数据采集难,文中以高速公路收费数据为研究对象,建立最小二乘支持向量机模型对高速公路行程时间进行预测,并引入粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化;利用广东某高速公路收费数据进行验证,结果显示该模型与以往研究相比其相对误差较小,用于高速公路行程时间预测具有一定的可靠性和实用性。

Abstract:

参考文献

相似文献

引证文献

引用本文

刘伟铭,雷焕宇,翟聪,李松松.基于PSO-LSSVM的高速公路短时行程时间预测[J].公路与汽运,2017,(3):36-39,48.[J].,2017,(3):36-39,48.

复制

文章指标

点击次数:
下载次数:
HTML阅读次数:
引用次数:

历史

收稿日期:
最后修改日期:
录用日期:
在线发布日期: 2022-03-22
出版日期:

引用本文

分享

文章指标

历史

联系我们