改进引力搜索最小二乘支持向量机交通流预测

作者：徐钦帅; 何庆^*; 魏康园

来源：计算机应用研究, 2019, 36(12): 3718-3724.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0383

• 引力搜索算法
• 混沌优化算法
• 自适应权重系数
• 最小二乘支持向量机
• 交通流预测

为了提高基于最小二乘支持向量机的交通流预测模型的精度,提出一种新的改进引力搜索算法(TCKAGSA)对其进行参数寻优。首先,基于tent映射改进Kbest函数,使算法具有跳出局部最优的机制;然后,引入全局最优引导策略,使粒子加速朝向最优解移动;接着,将进化度因子和聚合度因子引入速度更新权重系数,使算法具有较强的自适应能力。针对12个基准函数的仿真结果表明,TCK-AGSA的性能优于GSA及其改进算法。最后,建立基于TCK-AGSA寻优的最小二乘支持向量机模型,并选取2016年贵州省高速公路真实交通流数据进行预测实验,结果表明该模型具有更好的预测精度、鲁棒性和泛化能力。

• 出版日期2019
• 单位贵州大学