基于PSO-SVR动态模型的车辆排队长度预测

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针对突发事件下城市道路车辆排队系统的特点,从时空角度综合考虑车辆排队系统的影响因素,建立支持向量回归(SVR)动态模型对车辆排队长度进行预测。考虑到参数选择对模型性能影响的敏感性,提出了以k折交叉验证(k-CV)均方误差平均值为适应度的粒子群优化(PSO)方法并对SVR模型参数进行寻优。用提出的PSO-SVR模型与K-CV和遗传算法(GA)优化的SVR模型以及BP网络预测模型对比,实验结果表明,该模型具有较高的预测精度和泛化能力,适用于车辆排队长度的预测。
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