论文摘要
针对短时交通流时间序列数据非平稳、非线性的特点,为提高短时交通流的预测精度和收敛速度,提出了一种基于集合经验模态分解（EEMD）和改进型粒子群算法（IPSO）优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）的组合预测模型。首先,利用集合经验模态分解方法将短时交通流时间序列样本数据分解为多个本征模函数（IMF）和一个残差项（RES）,细化了交通流量的信息,提高了建模的精确度;然后,对分解后的每个分量使用LSSVM并结合IPSO算法进行组合预测,通过选择不同的最优的支持向量机核函数,提高模型精度,通过IPSO算法提高预测效率;最后,将各分量预测值进行叠加作为最终交通流预测值。实验结果表明,EEMD-IPSO-LSSVM组合模型的均方根误差（MSE）比LSSVM模型和PSO-LSSVM模型分别降低了47.4%和24.6%,该组合模型提高了预测精度,并且能够快速地预测交通流时间序列。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 殷礼胜,唐圣期,李胜,何怡刚
关键词: 集合经验模态分解,改进型粒子群算法,最小二乘支持向量机
来源: 电子测量与仪器学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,自动化技术
单位: 合肥工业大学电气与自动化工程学院
基金: 国家自然科学基金(51577046,61673153)资助项目
分类号: TP18;U491.14
DOI: 10.13382/j.jemi.B1902180
页码: 126-133
总页数: 8
文件大小: 2560K
下载量: 142
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标签：集合经验模态分解论文; 改进型粒子群算法论文; 最小二乘支持向量机论文;