改进引力搜索最小二乘支持向量机交通流预测

摘要: 在智能交通系统领域中，准确的交通流量预测发挥着重要作用。为了提高基于最小二乘支持向量机的交通流预测模型的精度，提出一种新的改进引力搜索算法（TCK-AGSA）对其进行参数寻优。首先，基于Tent映射改进Kbest函数，使算法具有跳出局部最优的机制；然后，引入全局最优引导策略，使粒子加速朝向最优解移动；接着，将进化度因子和聚合度因子引入速度更新权重系数，使算法具有较强的自适应能力。针对12个基准函数的仿真结果表明，TCK-AGSA的性能优于GSA及其改进算法。最后，建立基于TCK-AGSA寻优的最小二乘支持向量机模型，并选取2016年贵州省高速公路真实交通流数据进行预测实验，结果表明该模型具有更好的预测精度、鲁棒性和泛化能力。