基于PSO-LSSVM的高速公路短时行程时间预测  

作　　者：刘伟铭[1] 雷焕宇 翟聪[1] 李松松[1] 

机构地区：[1]华南理工大学土木与交通学院,广东广州530640

出　　处：《公路与汽运》2017年第3期36-39,48,共5页Highways & Automotive Applications

摘　　要：高速公路行程时间预测对指导公众出行具有重要意义。鉴于高速公路数据采集难,文中以高速公路收费数据为研究对象,建立最小二乘支持向量机模型对高速公路行程时间进行预测,并引入粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化;利用广东某高速公路收费数据进行验证,结果显示该模型与以往研究相比其相对误差较小,用于高速公路行程时间预测具有一定的可靠性和实用性。

关 键 词：公路交通 高速公路 行程时间 最小二乘支持向量机(LSSVM) 粒子群优化(PSO) 

分 类 号：U491.1[交通运输工程—交通运输规划与管理]