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

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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。