基于混沌量子粒子群算法优化的SD-LSSVR短时交通流量预测方法

摘要

本发明提出了一种基于混沌量子粒子群算法优化的SD‑LSSVR短时交通流量预测方法，在优化的SD‑LSSVR模型中首先利用季节性因子预处理方法弱化原始数据序列的季节特征，其次构造优化的SD‑LSSVR模型快速得到预测结果。再次，利用混沌量子粒子群优化算法选择新模型所涉及的最优参数，以获得最佳的精度，最后采用滤波控制理论为实际的交通干道结构构建信号控制系统。最后，以某主干道为例进行了实际测试，验证了该模型的准确性和稳定性。数值结果表明，该模型不仅能有效地预测交通流量的季节变化，而且与BP神经网络模型、原最小二乘支持向量回归模型、季节ARIMA模型和灰色预测模型等几种著名的预测模型相比，具有较好的预测效果。