论文摘要
针对传统的短时交通流量预测算法存在精度低和误差大的缺点,提出一种基于EMD和LSSVM组合模型的短时交通流量预测模型。针对短时交通流量数据,运用经验模态分解EMD分解技术将短时交通流量数据分解成个若干IMF分量和残余分量Res,之后针对IMF分量和Res分量分别运用LSSVM进行预测,之后将各自的预测结果进行叠加重构,实现短时交通流量预测。研究结果表明,本文提出的算法EMD_LSSVM可以有效提高短时交通流量预测的精度,为短时交通流量预测提供新的方法和途径。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 连义平
关键词: 经验模态分解,最小二乘支持向量机,短时交通流量,神经网络
来源: 电子设计工程 2019年11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: 西安铁路职业技术学院
分类号: U491.1;TP18
DOI: 10.14022/j.cnki.dzsjgc.2019.11.011
页码: 47-50+55
总页数: 5
文件大小: 1838K
下载量: 118
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标签：经验模态分解论文; 最小二乘支持向量机论文; 短时交通流量论文; 神经网络论文;