一种基于GSO优化的高速公路流量预测方法

摘要

本发明公开了一种基于GSO优化的高速公路流量预测方法，其主要步骤为：首先，设定滑动窗口大小为n，并构造p组训练样本数据，生成LSSVM初始化模型的数据为p组训练样本数据中的第1组至第h组数据；其次，根据h组训练样本数据，训练生成LSSVM初始化模型；第三，利用GSO优化LSSVM初始化模型的两个参数，正则化参数γ和核函数参数σ；最后，利用优化后的γ和σ，得到GSO-LSSVM模型，并用GSO-LSSVM模型进行预测。该预测方法提高了高速公路出口收费站流量和高速公路路段流量的预测精度。

主权项

一种基于GSO优化的高速公路流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：设定滑动窗口大小为n，由此n值，构造p组训练样本数据；生成LSSVM初始化模型的数据为p组训练样本数据中的第1组至第h组数据，余下p‑h组用于生成GSO‑LSSVM模型；步骤2：根据h组训练样本数据，训练生成LSSVM初始化模型；步骤3：利用GSO优化LSSVM初始化模型的两个参数，正则化参数γ和核函数参数σ；步骤4：利用优化后的γ和σ，得到GSO‑LSSVM模型；步骤5：选择测试样本数据，用GSO‑LSSVM模型进行预测,并计算预测值的平均相对误差估计和精确度。