使用麻雀算法优化核极限学习机进行交通流时序数据预测

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本文提出了一种使用麻雀算法优化的核极限学习机(ELM)模型来预测交通流时序数据,提高了预测精度。通过在华南城市高速公路数据集上的实验,与其他预测方法相比,该模型的最小MSE值为127.49,显示出较高的预测准确性和泛化能力。

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使用麻雀算法优化核极限学习机进行交通流时序数据预测

交通流量是衡量交通拥堵的重要标志之一,对交通管理和规划有着至关重要的作用。针对交通流量时序数据的预测问题,本文提出一种基于麻雀算法优化核极限学习机(ELM)模型的解决方案,通过优化ELM模型参数,提高交通流量预测的精度。

  1. 数据集介绍

本文选用了华南城市高速公路东行车流量为案例数据集,数据包含起始时间、结束时间、采集点编号以及相应的车流量。数据的时间范围为2019年1月1日至2019年2月28日,共计59天。

  1. ELM模型原理

ELM模型是近年来新兴的一种机器学习方法,具有快速收敛、良好的泛化性能等特点。ELM模型通过两层神经网络实现,其中输入层为数据特征,隐层为权值向量,输出层为预测结果。ELM模型的学习过程实质上是对隐层权值向量的寻优过程。

  1. 麻雀算法介绍

麻雀算法是一种仿生智能算法,灵感来源于麻雀的集群行为。麻雀算法通过模拟麻雀的活动方式来进行参数寻优。麻雀算法具有计算量小、易于实现等优点。

  1. 麻雀算法优化ELM模型

本文将麻雀算法应用于ELM模型的优化过程中,具体流程如下:

(1)初始化麻雀和ELM模型参数;

(2)计算当前麻雀在解空间中的适应度值;

(3)更新麻雀的位置和速度;

(4)计算新位置的适应度值并更新最优解;

(5)重复上述过程,直到达到预设最大迭代次数或满足收敛条件。

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