GA-LSSVR模型提升路网短时交通流预测性能

本文主要探讨了"基于GA-LSSVR模型的路网短时交通流预测研究"这一主题，针对当前交通流预测方法存在的局限性进行了深入分析。传统的预测方法往往只依赖于单一路段的历史数据时间相关性或上下行路段的时空相关性，忽视了路网整体的时空关联性。为解决这个问题，研究者提出了一种创新的方法，即结合稀疏混合遗传算法（GA）优化的最小二乘支持向量回归（LSSVR）模型。 稀疏混合遗传算法在模型中起到了关键作用，它能够自动优化LSSVR模型的参数设置，同时有效地进行变量选择。这种方法的优势在于，通过从高维度的路网交通数据中筛选出对预测最有影响力的变量子集，显著降低了信息冗余，提高了模型的解释性和预测精度。相比于单纯的LSSVR模型，这种基于GA-LSSVR的方法在短时交通流预测方面的性能得到了显著提升。 此外，关键词"智能交通"、"变量选择"、"稀疏混合遗传算法"、"短时交通流预测"以及"最小二乘支持向量回归"进一步揭示了研究的核心技术路径和目标。本文的研究不仅关注技术的实用性，还关注模型的效率和可理解性，这对于提升城市交通管理的智能化水平具有重要的理论价值和实际应用意义。 这篇研究论文旨在解决路网短时交通流量预测中的复杂性问题，通过引入遗传算法和LSSVR模型的巧妙结合，提供了一种更精确且有效的预测手段，对于智能交通系统的发展和道路网络的动态管理具有深远的影响。