基于PSO-GPR的短时高速公路交通量预测

作者：田甜; 田永宏

来源：中国交通信息化, 2019, S1: 102-114.

DOI：10.13439/j.cnki.itsc.2019.S1.028

• 粒子优化群算法
• 高斯过程回归
• 短时交通量预测
• PSO-GPR

本文通过分析常用交通量预测算法的不足与缺陷,引入粒子群优化算法和高斯过程回归,重点研究了采用粒子群优化算法自动搜寻泛化性能最好的高斯过程回归超参数算法模型解决方案。通过建立交通量预测模型对某高速公路短时交通量进行预测验证,证明了算法的有效性。

• 单位
  首都师范大学