基于改进粒子群算法的交通流量预测研究

为了提高交通流量控制和优化的精度,将混沌理论引入PSO对LS-SVM的核参数和惩罚系数进行优化选择,提出一种ECLS-SVM交通流量预测模型。通过基于ECLS-SVM算法的单步、3步、5步和7步预测结果和不同模型的预测时间和预测均方误差的对比结果可知,ECLS-SVM算法可以有效提高交通流量预测的精度和效率,对指导交通网络资源的合理分配和规划具有重要的理论意义和实际价值。