基于支持向量机的城市私人汽车保有量滚动预测

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1、Vo1．35．NO．5第35卷，第5期公路工程2010年10月HighwayEngineering0ct．．2010基于支持向量机的城市私人汽车保有量滚动预测杨艳妮，陆化普(清华大学交通研究所，北京100084)[摘要]针对城市私人汽车保有量增长预测问题，在对支持向量机理论进行改进的基础上，进行滚动预测研究。在对已有的机动车保有量预测模型进行对比分析的基础上，建立了基于支持向量机的私人汽车保有量滚动预测模型，并利用北京市私家车保有量历史数据对滚动预测模型进行了实证分析。结果表明该预测模型具有较高的预测精度、符合实际需求、具有广泛的应用前景。[关键词]支持向量机(SVM)；私人汽车保有量；

2、滚动预测[中图分类号]U491．1[文献标识码]A[文章编号]1674—0610(2010)05—0039—05’AnImpovedPredictionModelfortheStockofUrbanPrivateCarsBasedonSupportVectorMachineYANGYanni，LUHuapu(InstituteofTransportationEngineering，TsinghuaUniversity，Beijing100084，China)[Abstract]withstockofurbanprivatecarsincreasingrapidly，thetrafficc

3、ongestionandpollutionproblemsbecomeworseandworse．Inviewofthis，weattempttoproposeanimpovedpredictionap—proachonthebasisofSupportVectorMachinetheory．Aftertheliteraturereviewofpredictionmodelsforvehiclestock，thispaperputforwadaninnovativepredictionmodelforprivatecarstockbasedonsuppo~vectormachine(SV

4、M)．ThenthemodelisverifiedusingtheprivatecarstockdataofBeijing．Finally，theresultsshowthatthispredictionmodelcanachievehigheraccuracy．[Keywords]suppo~vectormachine(SVM)；privatecarstock；prediction随着经济的发展，机动车保有量不断攀升，截至建立的基于支持向量机理论的私人汽车保有量预测2009年12月，北京市机动车保有量已突破400万滚动模型为私人汽车保有量预测领域提供了新的思辆。私人汽车保有量约占其中的

5、2／3，是最主要的想和方法，具有很好的应用前景。增长极。私人汽车保有量的飞速增长已成为北京市1现有机动车保有量预测模型的对比分析交通拥堵的重要因素。如何科学有效地预测私人汽车保有量，进而采取相应的交通管理措施在一定程1．1国内外现有主要预测模型概述度上抑制其增长是一个重要而紧迫的问题。私人汽车保有量是城市机动车保有量的重要组本文在对现状私人汽车保有量预测方法科学分成部分，因此，机动车保有量预测方法对于本文有重析基础上，建立了基于支持向量机的私人汽车保有要的借鉴意义。常用的机动车保有量预测方法有：量滚动预测模型，给出了基于支持向量机的私人汽时间序列预测、弹性系数法、神经网络预测、灰色预车保

6、有量滚动预测模型的流程图。基于统计学习理测等。论的支持向量机在理论上具有很突出的优势，具有时间序列回归预测方法考虑众多的影响因素，识别复杂非线性系统的特性，适合私人汽车保有量需要收集大量连续统计数据，而这些数据有一定的预测领域的研究，但是目前在私人汽车保有量领域获取难度和间断性，无法保证预测结果的精度。弹的研究较少，因此，以私人汽车保有量预测为例，所性系数法是在对一个因素的发展变化趋势进行预测[收稿日期]201003—17[基金项目]国家科技支撑计划(2007BAK35B06)[作者简介]杨艳妮(1987一)，女，山西晋城人，博士研究生，主要从事交通规划与智能交通研究。公路工程35卷的基

7、础上，乘以弹性系数，得到机动车保有量的预测的优势，但与其理论研究相比，应用研究相对比较滞结果，但影响机动车保有量的因素众多，而且因素自后，有限的实验研究报道多属仿真和对比实验。但身具有不确定性，因此，该方法只适合作粗略预是支持向量机具有的特性表明其非常适合于在私人测。神经网络预测方法具有较强的非线性处理汽车保有量预测领域的应用，通过预测值与统计值以及存储、容错等能力，但存在“过学习”、泛化性能不断交互、不断更新训练集，以实现私人汽车