短时交通流预测方法研究

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1、＇Ｉ：＊＇占？％＼．．．分类号学号ＭＺ１３７ＷＵＤＣ密级樣叫义旁ＩＩＹＡＮＧＺＨＧＵＵＮＩＶＥＲ別ＴＹ－＇－？，ｒＸＶ硕去学隹冷文卢＇．（专业型）．短时交通流预测方法研究／＇－／ｒ＇＇■．、．Ｊ；乂－．义江小燕＇＇－■．；指导教师姓名：陈虹教授，扬州大学，江苏拐州２２５０６９，申请学位级别：工程硕壬学科专业名称：农业工程．论文提交日期－．；２０１５４１５论文答辩日期：２０１５．５．２８学位授予单位

2、；扬大学学位授予日期；２０１５．６．３０Ｊ答辩委员会主席：周波教授‘’？ＩＶ．■．ｉ．■．！Ｉ２０１５年５月ｉ＇■．■＜■ｉ．＇＇Ｉ．ｒ’■、，．，；．：－占；［’？：心＇苗１，＇．＾＇Ｖ．—在Ｌ／，４．．．＇Ｉ－．，六＇＇．．ｉ，｜１’■Ｉ一；词摘要（Ａｂｓｔｒａｃｔ）Ｉ摘要随着智能交通技术的发展，车辆诱导系统作为智能交通系统的重要姐成部分，已成为交通管理部口疏导城市道路交通的有效途径。短时交通流

3、预测作为车辆诱导系统的关键技术Ｗ及智能交通领域非常重要的理论基础，通过对道路交通流的分析和预测，给用户提供。最佳的斤驶路线，优化交通管理方案，均衡交通流本文首先分析了短时交通流预测的背景、国内外研究现状Ｗ及课题研究意义，并在研巧支持向量机原理的基础上，提出了采用支持向量回归（ＳＶＲ方法建立短时交通流预测模）型。，基于ＳＶＭ的研究其次，采用训练误差的平方代替松弛变量，将不等式约束改进为－等式约束的方法，进而提出了基于最小二乘支持向量回归ＬＳＳＶＲ的交通流短时预测模（）型，从而避免求解二次规划问题，提高了模

4、型训练的速度。同时，由于预测结果的精度受一模型参数影响较大，为了进步提商模型的预测精度，提出了巧用鱼群算法（ＡＦＳＡ）来化化－ＬＳ－ＳＶ民中的参数－。，得到基于ＡＦＳＡＬＳＳＶＲ的预测模型最后，本文将采集到的扬州双桥岗２０１４年９月４日至６日的相关交通流量数据作为－ＳＶＲ－－、、ＡＦＳＡＳＶＲ研究对象，分别利用ＳＶＲＬＳＬＳ预测模型对其进行短时交通流预测，并将得到的结果进行比较分析－。仿真结果表明：ＬＳＳＶＲ模型的预测结果优于ＳＶＲ模型，ＳＡ－ＬＳ－ＳＶＲＡＦＳＡ优化ＬＳ－ＳＶＭ的且ＡＦ模型的预测误差更小，这说

5、明利用模型参数有利一－－于提高模型的预测精度，同时也说明ＡＦＳＡＬＳＳＶ民方法在预测方面具有定程度上的优越性二一定的社会意义和研，所Ｗ基于鱼群优化算法的最小乘支持向量回归预测方法具有究价值。关键词：短时交通流量预测；支持向量机；最小二乘支持向量札鱼群算法（Ａｂ）ＩＩ摘要ｓ化ｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅ打ｔｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏ打化ｃｈｎｏｌｏｇｙｖｅｈｉｃｌｅｉｎｄｕｃｉｎｓｙｓｔｅｍａｓａｎ，ｇｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆ

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7、ｔｉｏｎｉ打化ｅｆｉｅｌｄｏｆｍｌ：ｅｌｌｉｅｎｔｔｒａ打ｓｏｒｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｒｏｕｈ化ｅａｎａｌｓｉｓａｎｄｆｂｒｅｃａｓｔｉｎｏｆｒｏａｄｇｐｇｙｇｔｒａｆｉｃｆｌｏｗ，ｉｔｃａｎｒｏｖｉｄｅｔｈｅｏｔｉｍａｌｄｒｉｖｉｎｒｏｕｔｅ，ｏｔｉｍｉｚｅｔｈｅｔｒａｆｉｃｍａｎａｅｍｅｎｔｓｃｈｅｍｅａｓｐｐｇｐｇｗｅｌｌａｓｂａｌａｎｃｅｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗ．＾Ｆｉｒｓｔｌｙｗｅａｎａｌｚｅ化ｅｂａｃｋｒｏｕｎｄｏｆｓｈｏｒｔｔｉｍｅｔｒ

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