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基于PSO-GPR的短时高速公路交通量预测
| 题名： | 基于PSO-GPR的短时高速公路交通量预测 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 田甜 田永宏 |
| 作者单位： | 首都师范大学附属育新学校,北京100096 大唐软件技术股份有限公司,北京100094 |
| 关键词： | 高速公路 交通量 短时预测 粒子优化群算法 高斯过程回归 |
| 摘要： | 本文通过分析常用交通量预测算法的不足与缺陷,引人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. |
| 会议日期： | 201903 |
| 会议举办地点： | 厦门 |
| 会议名称： | 第二十一届中国高速公路信息化研讨会 |
| 出版日期： | 2019-02-28 |
| 母体文献： | 第二十一届中国高速公路信息化研讨会论文集 |
| 分类号： | U491.113 |
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