基于混沌和改進LSSVM的短時交通流預測.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、交通系統(tǒng)的信息化和智能化建設是加快城市現(xiàn)代化進程的重要舉措，也是滿足城市居民日益增加的出行需求的基本途徑。交通控制與誘導既是城市交通規(guī)劃的研究內容，也是智能交通領域的一項重要課題，其實現(xiàn)依賴于實時準確的短時交通流預測。交通流具有不確定性、隨機性、時變性的特點，短時交通流時間序列也存在混沌特性，因而如何建立準確的短時交通流預測模型是當前的研究熱點。
　　本文以青島市某路段采集的交通流數(shù)據(jù)為基礎，利用混沌理論分析短時交通流的混沌特性，

2、為下一步的預測打下基礎。首先采用C-C法對交通流時間序列進行分析處理，獲得相空間重構所需的嵌入維數(shù)和延遲時間，然后對該時間序列重構相空間，最后利用小數(shù)據(jù)量法計算相空間的最大李雅普諾夫指數(shù)來判定系統(tǒng)混沌特性的存在。
　　最小二乘支持向量機(LSSVM)具有強大的學習和泛化能力，而且能較好處理小樣本和非線性問題。為了提高短時交通流預測的精度，本文提出基于改進LSSVM的預測方法。采用粒子群(PSO)算法優(yōu)化LSSVM，通過PSO的全局

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