EMD_LSSVM组合模型在短时交通流量预测中的应用

"基于EMD和LSSVM组合模型的短时交通流量预测，通过经验模态分解与最小二乘支持向量机提高预测精度" 本文主要探讨的是针对短时交通流量预测的一种新方法，即结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）与最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）的组合模型。传统的短时交通流量预测算法由于数据的随机性、时变性和突发性，往往预测精度较低，误差较大。为了改善这一情况，作者提出了一种创新的预测模型。 经验模态分解是一种自适应的数据分析方法，能将复杂信号分解为一系列简化的内在模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）和残余分量（Residual）。在交通流量预测中，EMD被用来将短时交通流量数据分解，这样每个IMF分量和残余分量都可以单独处理，揭示出数据中的不同时间尺度特征。 最小二乘支持向量机是一种非线性预测模型，它在处理小样本、防止过拟合和解决“维度灾难”等问题上表现优秀，拥有强大的泛化能力。在本文提出的模型中，LSSVM被应用于对EMD分解得到的每个IMF分量和残余分量进行独立预测。通过对每个分量预测结果的叠加重构，可以得到整个交通流量的预测值，从而提高预测的准确性。 文章指出，通过EMD_LSSVM组合模型进行预测，可以显著提升短时交通流量预测的精度，为交通管理的智能化和调度提供了更为有效的工具。这一方法不仅为短时交通流量预测提供了新的思路，也为后续的相关研究开辟了新的路径。 本文的研究着重于利用EMD的自适应特性来提取交通流量数据的复杂结构，并结合LSSVM的非线性预测能力，形成一个强大的预测模型。这种方法对于应对城市交通网络日益增长的复杂性和交通流量的不确定性具有重要的实践意义，有助于优化交通管理策略，提高交通效率，减少拥堵。