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基于粒子群算法优化支持向量机的公路客运量预测
| 题名： | 基于粒子群算法优化支持向量机的公路客运量预测 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 李楠；石超峰； |
| 关键词： | 公路运输；支持向量机(SVM)；公路客运量；粒子群算法(PSO) |
| 摘要： | 公路客运量数据受多种因素影响而呈现非线性等特点,为了提高其预测精度,文中提出粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的公路客运量预测模型,利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测。研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO-SVM的预测精度更高。 |
| 期刊名称： | 公路与汽运 |
| 出版年： | 2014 |
| 期： | 04 |
| 页码： | 67-69 |
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