[發(fā)明專利]一種短時交通流量預測模型的建模方法有效

申請?zhí)枺?/td>	201310052191.1	申請日：	2013-02-18
公開（公告）號：	CN103150609B	公開（公告）日：	2017-05-03
發(fā)明（設計）人：	劉靜	申請（專利權）人：	健雄職業(yè)技術學院
主分類號：	G06Q10/04	分類號：	G06Q10/04;G06Q50/00;G06N3/00;G08G1/00
代理公司：	南京蘇高專利商標事務所(普通合伙)32204	代理人：	夏雪
地址：	215411 江蘇***	國省代碼：	江蘇;32
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種交通流量預測模型建模方法
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【權利要求書】：

1.一種短時交通流量預測模型的建模方法，其特征在于，包括如下步驟：

將懲罰參數γ和徑向基核函數寬度參數σ作為參數代入LSSVM模型訓練并預測；

采用預測結果的相對誤差總和作為適應度評估函數，適應度評估函數最小值的人工魚位置即為最優(yōu)的LSSVM懲罰參數γ和徑向基核函數寬度參數σ，所述適應度評估函數為：

$<mrow><mi>f</mi><mi>i</mi><mi>n</mi><mi>e</mi><mi>s</mi><mi>s</mi><mo>=</mo><munderover><mo>Σ</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><mo>|</mo><msub><mi>y</mi><mi>i</mi></msub><mo>-</mo><msubsup><mi>y</mi><mi>i</mi><mo>*</mo></msubsup><mo>|</mo></mrow>$

式中，y_i為真實短時交通流量數據，y_i^*為模型的預測結果；

采用最優(yōu)參數γ和σ的LSSVM對短時交通流量數據進行訓練，建立最優(yōu)短時交通流量預測模型。

2.根據權利要求1所述一種短時交通流量預測模型的建模方法，其特征在于，根據結構風險最小化原則，得到LSSVM的最優(yōu)回歸模型，從而得到LSSVM的懲罰參數γ；根據Mercer條件，得到LSSVM的回歸函數，而核函數采用徑向基核函數，進而得到徑向基核數寬度參數σ。

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