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基于WPD-PSO-ESN的短期交通流预测
| 题名： | 基于WPD-PSO-ESN的短期交通流预测 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 万玉龙；李新春；周红标； |
| 作者单位： | 中国矿业大学管理学院；淮安信息职业技术学院商学院；淮阴工学院自动化学院； |
| 关键词： | 城市交通；时间序列预测；回声状态网络；小波包分解；粒子群优化；短期交通流 |
| 摘要： | 为了提高短期交通流的预测精度,提出了一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)、粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法和回声状态网(echo state network, ESN)的短期交通流预测方法。该方法命名为WPD-PSO-ESN。首先,在数据预处理阶段,采用小波包分解将交通流数据分解为不同频段的子序列,并将各子序列送入回声状态网预测模型;然后,在建立预测模型阶段,利用粒子群优化算法在线优化回声状态网的参数,以 |
| 期刊名称： | 公路交通科技 |
| 出版年： | 2019 |
| 期： | 08 |
| 页码： | 144-151 |
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