基于ICA和SVM的道路网短时交通流量预测方法

摘要

交通流量预测是智能交通系统(ITS)研究的一个重要课题.通过对多个观测点交通流量数据特点进行分析,采用一种基于独立成分分析(ICA)与支持向量机(SVM)相结合的短时交通流量预测方法.首先,通过独立成分分析得到同一条道路上各个观测点的交通流量的独立源信号;接着利用支持向量机预测模型对源信号进行建模和预测,并通过遗传算法(GA)优化参数;最后将其转换为交通流量数据,得到预测结果.实例分析结果显示,该算法优于直接利用支持向量机对交通流量进行预测的方法,并能去除同一条道路上多个观测点测量数据之间的相互影响.