公路旅游客流量预测的支持向量回归模型.pdf

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1、computerEngineeringdndApplicmionS请算机工程与应甩公路旅游客流量预测的支持向量回归模型颜七笙“2，王士同1YANQisheng“2，ⅥANGShitong’1．江南大学信息工程学院，江苏无锡2141222．东华理工大学数学与信息科学学院，江西抚州3440001．SchoolofInforrnationEngineering，JiangnanUniversit)r，、Ⅳuxi，Jiangsu214122，ChiIla2．SchoolofMathematics&Inf．o肌ationScience，EaStChinaInstituteofTec}lno

2、Io科，Fuzhou，Jian弘i344000，ChimYANQisheng．WANGShitong．SupponVector代gressionmodelforhighw曩ytr扑elingpassengerVolumeforecasting．Com—puterEngineeringandAppIications，20ll，47(9)：233·235．Abstract：TheregressionprincipleofSupportvectorMachines(SVM)baSedonthestatisticleamingtheoryisintroduced．Tosolvemepmb

3、lemoffewtminingsamplesinmodeIingtIlepredictionforhighway仃aVelingpaSsengervolume。themethodofmodelingthehi曲waytraVelingpassengerVolumebasedontheSupponVbctormachineRegrcssion(SVR)modelispre—sented．Thisalgorit№isinVestigatedtoselecttheparametersofSVRmodel．AsimulationexampIeistakentodemonstrateco订

4、_ectness蛐deffective∞ssofmeproposed印proach．Thercsultshowsmatthemodelandalgorit№pmposedpossesscon-Venience，objectiV时andcangethi曲erpredictionprecisi∞th柚thatofBPneumlnc咖rk．Keywords：SupportVectorMachines(SVM)．high啪ytralvelingpassengervol啪e；neuralnetwork；prediction摘要：介绍了基于统计学习理论的支持向量机回归原理，为解决公路旅游客流

5、量预测建模中的小样本问题，实现对公路旅游客流量的快速准确预测，提出了基于支持向量机回归模型的公路旅游客流量预测方法，给出了参数优化选取算法。仿真实验表明，该方法具有比神经网络等方法更好的预测精度。说明支持向量回归方法用于公路旅游客流量预测是可行有效的。关键词：支持向量机；公路旅游客流量；神经网络；预测DOI：10．377明．issn．1002-8331．2011．09．067文章编号：1002—8331(2011)09-0233-03文献标i只码：A中阻分类号：TP39l交通流量预测对交通规划和公路建设项目可行性研究有重要影响，目前常用的方法有因果预测和时间序列预测⋯，由于交通流

6、量的随机性和非线性，经典的时间序列模型的预测效果难以保征，为适应短时交通流量的非线性变化。又出现了一些更复杂的、精度更高的预测方法。主要有灰色系统模型(如GM(1，1)等)和多元回归模型、ARIMA模型、Kalman滤波模型等，以及这些模型的组合预测模型nJ。文献【3】提出将BP神经网络方法应用于公路旅游客流量预测。并通过与回归分析、灰色系统与时间序列等方法的比较验证了该方法的可行性和有效性。支持向量机(supportvectorMachines，sVM)‘”1基于结构风险最小化(StⅢctumlRiskMinimization，sRM)准则，其拓扑结构由支持向量决定，克服了人工

7、神经网络(Artifi—cialNeuralNet、vorks，ANN)结构依赖于没计者经验的缺点，较好地解决了高维数、局部极小、小样本等ANN先天问题，兼顾了神经网络的优点。为进一步提高预测精度，将sVM方法引入公路旅游客流量预测的建模研究中，并以实例说明建模过程，通过预测结果证实模型的有效性。1支持向鼍机回归原理支持向量机回归(supportvectormachineRegrcssion，SVR)算法M：给定，个训练数据伍．，“)舡：，J，2)，⋯，@，，J，，)，⋯，@，。