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基于遗传算法——支持向量机模型的快速公交行程时间算法研究
基于遗传算法——支持向量机模型的快速公交行程时间算法研究
摘要：快速公交是现代城市交通系统的重要组成部分，行程时间的准确预测对于乘客和交通系统管理者都具有重要意义。本文基于遗传算法和支持向量机模型，提出了一种快速公交行程时间预测算法。首先，通过遗传算法优化支持向量机模型的参数，以得到最优的模型。然后，利用该模型对快速公交行程时间进行预测。实验结果表明，本算法能够准确预测快速公交的行程时间，具有较高的准确性和实用性。
关键词：快速公交、行程时间、遗传算法、支持向量机
1引言
随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益突出，快速公交作为一种高效的公共交通方式得到了广泛的关注。准确预测快速公交的行程时间对于乘客规划出行和交通系统管理者优化资源分配都具有重要意义。然而，快速公交的行程时间受到多种因素的影响，包括路况、乘客上下车情况等，因此，准确预测快速公交的行程时间是一项复杂的任务。
2相关工作
传统的快速公交行程时间预测方法主要基于统计学方法，如回归分析和时间序列分析。然而，这些方法往往依赖于太多的先验假设，同时在处理非线性问题时效果有限。近年来，机器学习方法在快速公交行程时间预测中得到了广泛应用。支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种机器学习方法，具有较强的泛化能力和非线性建模能力，逐渐成为快速公交行程时间预测的研究热点。
3方法
3.1支持向量机模型
支持向量机是一种监督学习方法，旨在构建一个能够将数据进行分类或回归的模型。在本文的研究中，我们使用支持向量机对快速公交的行程时间进行回归预测。支持向量机的核心思想是通过构建一个最优的超平面，将数据映射到更高维的特征空间，从而实现非线性的建模能力。
3.2遗传算法优化
遗传算法是一种启发式优化算法，根据生物遗传和进化的原理，通过选择、交叉和变异的操作，寻找问题的最优解。在本文的研究中，我们使用遗传算法对支持向量机模型的参数进行优化。具体而言，通过遗传算法对支持向量机的核函数、正则化参数等参数进行调节，以得到最优的模型。
4实验与结果
我们使用某城市的快速公交数据作为实验数据集，将数据集划分为训练集和测试集。首先，通过遗传算法优化支持向量机模型的参数。然后，将优化后的模型应用于测试集，对快速公交的行程时间进行预测。最后，通过比较预测结果与实际值，评估算法的准确性和实用性。
实验结果显示，本算法能够准确预测快速公交的行程时间，与传统的统计学方法相比具有更高的准确性和实用性。同时，通过遗传算法优化支持向量机模型的参数，可以进一步提高模型的性能，并且使模型具有更好的泛化能力。
5结论
本文基于遗传算法和支持向量机模型，提出了一种快速公交行程时间预测算法。实验结果表明，该算法能够准确预测快速公交的行程时间，具有较高的准确性和实用性。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并探索其他机器学习方法在快速公交行程时间预测中的应用。
参考文献：
[1]田文豪,杨可伟,施宗正.基于集成学习的城市快速公交行程时间预测[J].交通运输工程学报,2019,19(4):45-52.
[2]张小娟,刘胜利,郑智明.支持向量机在城市快速公交行程时间预测中的应用[J].交通运输工程学报,2017,17(4):75-82.