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基于混沌和改进LSSVM的短时交通流预测
摘要
短时交通流预测是交通领域中一个重要而具有挑战性的问题。本文旨在提出一种基于混沌和改进的LSSVM方法进行短时交通流预测，以优化传统的预测模型。首先，应用小波分解提取出交通流特征，然后使用粒子群优化算法评估和优化预测模型的参数。利用混沌序列作为训练数据，进一步提高预测精度。最后，实验结果表明，本文提出的方法在短时交通流预测方面表现出较高的预测精度和鲁棒性。
关键词：短时交通流预测；混沌；LSSVM；粒子群优化算法
Abstract
Short-termtrafficflowforecastingisanimportantandchallengingprobleminthefieldoftransportation.ThispaperaimstoproposeamethodbasedonchaosandimprovedLSSVMforshort-termtrafficflowpredictiontooptimizetraditionalpredictionmodels.Firstly,thetrafficflowcharacteristicsareextractedbywaveletdecomposition,andthentheparametersofthepredictionmodelareevaluatedandoptimizedusingparticleswarmoptimizationalgorithm.Theuseofchaoticsequenceastrainingdatafurtherimprovesthepredictionaccuracy.Finally,experimentalresultsshowthattheproposedmethodhashighpredictionaccuracyandrobustnessinshort-termtrafficflowprediction.
Keywords:short-termtrafficflowprediction;chaos;LSSVM;particleswarmoptimizationalgorithm
1.引言
短时交通流预测是交通领域中一个重要的问题，在交通管理、智能交通系统以及相关领域中具有广泛的应用。短时交通流预测可为交通管理提供数据支持，为决策者提供决策依据，同时为交通用户提供服务保障，缓解交通拥堵等问题。因此，如何准确地预测交通流变化趋势成为了交通领域中的研究热点和难点。传统的交通流预测方法主要是基于时间序列分析和神经网络模型，但是这些方法存在一些问题，例如预测精度较低、SVM模型难以优化等。因此，本文提出了一种基于混沌和改进的LSSVM方法进行短时交通流预测，以优化传统的预测模型。
2.模型设计
2.1Wavelet分解
小波分解是一种多分辨率分析技术，可以精细地分析信号的时域和频域特征。短时交通流预测中，交通流数据通常具有非平稳性和非线性，因此需要使用小波分解技术进行信号去噪和特征提取。具体步骤如下：
（1）对交通流数据进行小波分解，得到不同频率下的细节子带和低频分量。
（2）根据小波分解的结果，得到交通流的特征，包括高频细节子带和低频分量。
（3）利用特征进行短时交通流预测。
2.2LSSVM模型
LSSVM模型是支持向量机的一种，并且具有与支持向量机相同的优点：高精度、鲁棒性等。为了进一步优化LSSVM模型，本文使用了粒子群优化算法对模型的参数进行评估和优化。具体步骤如下：
（1）定义目标函数，如平均绝对误差（MAE）。
（2）利用粒子群优化算法进行模型参数的搜索和优化。
2.3基于混沌序列的预测模型
混沌序列是一种非线性动态系统，其产生的伪随机序列具有广泛的应用。本文利用混沌序列作为训练数据，构建短时交通流预测模型，以进一步提高预测精度。
3.实验结果
在本文中，采用交通流数据集进行实验验证本文方法的有效性和鲁棒性。将本文提出的方法与传统的时间序列分析方法、神经网络模型进行比较。实验结果表明，本文提出的方法在预测精度和鲁棒性方面均优于传统方法。具体结果如图所示：
【插入图1】
4.结论和展望
本文提出了一种基于混沌和改进的LSSVM方法进行短时交通流预测。实验结果表明，该方法在预测精度和鲁棒性方面均有很好的表现。本文的方法可以为交通管理和决策提供数据支持，同时也为交通用户提供服务保障。未来，可以进一步研究更加高效和准确的预测模型，以满足各种实际需要。