基于果蝇优化最小二乘支持向量机的交通信息预测方法

摘要

本发明针对现有交通信息预测方法预测精确度不高的问题，提供了一种基于果蝇优化最小二乘支持向量机的交通信息预测方法，包括如下步骤：对原始交通信息数据进行归一化预处理，将数据归一化到[0，1]区间内，生成数据集并且进行分组，即训练集和测试集；选择径向基函数作为最小二乘支持向量机模型的核函数，确定参数组合(γ，σ)；采用果蝇优化算法对最小二乘支持向量机的参数组合(γ，σ)进行优化，在全局范围内得到最优值；代入经过优化的参数，构造基于果蝇优化最小二乘支持向量机的交通信息预测模型；输入数据集，通过预测模型生成交通信息预测结果；进行预测误差评价分析。

主权项

一种基于果蝇优化最小二乘支持向量机的交通信息预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对原始交通信息数据进行归一化预处理，将数据归一化到[0,1]区间内，生成数据集并且进行分组，即训练集和测试集；步骤二、选择径向基函数，作为最小二乘支持向量机模型的核函数，确定参数组合(γ,σ)，其中γ为正则化参数，σ为径向基函数的宽度参数；步骤三、采用果蝇优化算法对最小二乘支持向量机的参数组合(γ,σ)进行优化，在全局范围内得到最优值；步骤四、代入经过优化的参数，构造基于果蝇优化最小二乘支持向量机的交通信息预测模型；步骤五、输入数据集，通过预测模型生成交通信息预测结果；步骤六、根据交通信息预测结果和实际交通信息数据，进行预测误差评价分析。