EEMD-IPSO-LSSVM提升交通流预测精度与速度

本文主要探讨了一种创新的交通流预测方法——基于集合经验模态分解（EEMD）和改进型粒子群算法（IPSO）优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）组合预测模型。针对短时交通流数据的非平稳性和非线性特性，该研究旨在提高预测精度和收敛速度。 首先，集合经验模态分解（EEMD）技术被引入，这是一种处理非平稳信号的有效工具。它将原始的交通流时间序列数据分解为多个本征模函数（IMF）和一个残差项（RES），这一过程细化了数据的特征表示，有助于提升模型在非线性变化中的表现，从而提高了预测的精确度。 接着，每个分解后的分量都应用LSSVM进行预测。LSSVM作为一种强大的机器学习模型，其核心是找到最优的支持向量，这有助于减少模型的过拟合风险。然而，为了进一步增强预测能力，文章引入了改进型粒子群优化算法（IPSO）。PSO是一种优化算法，通过模拟鸟群觅食行为，寻找最优解。IPSO在此处的作用是搜索和优化LSSVM的参数，以提高模型预测的效率和准确性。 在模型训练过程中，通过对不同核函数的选择，如径向基函数（RBF）、多项式或sigmoid等，模型的灵活性得以增强，从而适应更广泛的流量模式。通过与传统的LSSVM和PSO-LSSVM模型进行对比，实验结果显示，EEMD-IPSO-LSSVM模型的均方根误差（MSE）显著降低，相比于LSSVM模型下降了47.4%，相比于PSO-LSSVM模型下降了24.6%。这证明了该组合模型在预测精度方面的显著提升。 最后，通过将各分量的预测值叠加，得到最终的交通流预测结果。这种方法不仅提高了预测精度，还显示了快速响应交通流时间序列变化的能力，这对于实时交通管理和城市规划具有重要的实践价值。 这项研究提出了一个有效的方法，将EEMD、IPSO和LSSVM相结合，为交通流的短时预测提供了一个有力的工具，有助于提升城市交通系统的智能管理和决策支持。