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GCPSO优化混合核SVM的地铁车站客流预测
被引量：
7
1
作者
米根锁
赵丽琴
罗淼
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第14期231-235,270,共6页
地铁中站点客流量为地铁运营调度部门提供实时调度管理依据。将径向基核函数与多项式核函数线性组合,构建了混合核支持向量回归机(SVM)预测模型。采用基于黄金分割的混沌粒子群(GCPSO)对混合核SVM的参数进行寻优,得到最佳的参数组合。...
地铁中站点客流量为地铁运营调度部门提供实时调度管理依据。将径向基核函数与多项式核函数线性组合,构建了混合核支持向量回归机(SVM)预测模型。采用基于黄金分割的混沌粒子群(GCPSO)对混合核SVM的参数进行寻优,得到最佳的参数组合。利用该混合核SVM预测广州地铁3号线站点短期客流量。结果表明,GCPSO优化的混合核SVM预测模型对地铁站点的短期客流的预测精度高,预测数据和实测数据拟合良好,相对误差较小,明显优于SVM其他三种预测方法及Elman神经网络预测方法。
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关键词
混合
核
支持
向量
回归
机
(
svm
)
参数优化
黄金分割
混沌粒子群优化
站点客流量
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职称材料
题名
GCPSO优化混合核SVM的地铁车站客流预测
被引量：
7
1
作者
米根锁
赵丽琴
罗淼
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第14期231-235,270,共6页
基金
甘肃省自然科学基金(No.1310RJZA046)
文摘
地铁中站点客流量为地铁运营调度部门提供实时调度管理依据。将径向基核函数与多项式核函数线性组合,构建了混合核支持向量回归机(SVM)预测模型。采用基于黄金分割的混沌粒子群(GCPSO)对混合核SVM的参数进行寻优,得到最佳的参数组合。利用该混合核SVM预测广州地铁3号线站点短期客流量。结果表明,GCPSO优化的混合核SVM预测模型对地铁站点的短期客流的预测精度高,预测数据和实测数据拟合良好,相对误差较小,明显优于SVM其他三种预测方法及Elman神经网络预测方法。
关键词
混合
核
支持
向量
回归
机
(
svm
)
参数优化
黄金分割
混沌粒子群优化
站点客流量
Keywords
hybrid nuclear Support Vector regression Machine（
svm
）
parameter optimization
golden section
chaotic particle swarm optimization
passenger flow
分类号
U293.5 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GCPSO优化混合核SVM的地铁车站客流预测
米根锁
赵丽琴
罗淼
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
7
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