基于小波神经网络的短时交通流量预测

为了提高交通流量控制和优化的精度,将混沌理论引入PSO对LS-SVM的核参数和惩罚系数进行优化选择,提出一种ECLS-SVM交通流量预测模型。通过基于ECLS-SVM算法的单步、3步、5步和7步预测结

针对传统的短时交通流量预测算法存在精度低和误差大的缺点,提出一种基于EMD和LSSVM组合模型的短时交通流量预测模型。针对短时交通流量数据,运用经验模态分解EMD分解技术将短时交通流量数据分解成个若干

为了改善小波神经网络（WNN）进行流量预测的性能及避免量子粒子群算法（QPSO）搜索后期的早熟收敛缺陷，提出了一种改进的QPSO。该算法定义粒子群聚拢度，改进收缩—扩张系数使其表示为聚拢度的函数并服从

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通过在目标路口构建贝叶斯交通网（BNs），并对与此交通网相关的交通流建立非平稳季节（SARIMA）模型，采用最小二乘法（OLS）取得相应模型的最佳权重组合，对缺失数据下的城市道路短时交通流进行预测。使

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