文件名称:基于PSO-SVM的交通流量短时预测 (2012年)
文件大小:368KB
文件格式:PDF
更新时间:2024-06-05 13:58:48
自然科学 论文
参数选择问题影响了支持向量机预测模型在交通流量中的预测性能。为了解决支持向量机预测模型的参数选择问题,引人了粒子群优化算法机制,通过粒子群优化选择支持向量机预测模型的学习训练参数,得到较优的 PSO-SVM预测模型。通过实例仿真实验,将PSO-SVM预测模型与神经网络预测模型进行了比较,显示了其优越性。
文件名称:基于PSO-SVM的交通流量短时预测 (2012年)
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自然科学 论文
参数选择问题影响了支持向量机预测模型在交通流量中的预测性能。为了解决支持向量机预测模型的参数选择问题,引人了粒子群优化算法机制,通过粒子群优化选择支持向量机预测模型的学习训练参数,得到较优的 PSO-SVM预测模型。通过实例仿真实验,将PSO-SVM预测模型与神经网络预测模型进行了比较,显示了其优越性。