文件名称：基于云遗传算法优选的SVR交通量预测模型* (2013年)
文件大小：324KB
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更新时间：2024-05-28 10:17:39
工程技术 论文
针对城市主干道交通流量的实时变化和波动性特点，利用支持向量回归机(support vector regression，SVR)进行城市主干道短时交通流量预测.为了优选SVR模型参数，基于混沌logistic映射和云自适应机制对标准遗传算法进行改进，建立了基于混沌云自适应遗传算法(chaos clouds adaptive genetic algorithm,CCLGA)进行SVR参数优选的CCLGA-SVR城市主干道短时交通流量预测模型.综合考虑了短时交通量各个影响因素，结合实测数据进行了实证预测分析，仿