利用PSO-SVM进行的交通流量短期预测 (2012年)

参数选择问题影响了支持向量机预测模型在交通流量中的预测性能。为了解决支持向量机预测模型的参数选择问题，引人了粒子群优化算法机制，通过粒子群优化选择支持向量机预测模型的学习训练参数，得到较优的 PSO-SVM预测模型。通过实例仿真实验，将PSO-SVM预测模型与神经网络预测模型进行了比较，显示了其优越性。