技术详细介绍
摘要：本发明针对现有短时交通流量的预测模型预测精确度不高的问题，提供了一种基于灰色系统与最小二乘支持向量机组合预测的短时交通流量预测方法，本发明利用灰色模型和最小二乘支持向量机（LSSVM）等人工智能方法的优势，建立了一种灰色系统与最小二乘支持向量机组合预测模型，通过对灰色模型进行残差修正和背景值修正以及对最小二乘支持向量机进行参数寻优，提高了组合预测模型的预测精度和推广泛化能力，随着预测时间延长，基于灰色系统与最小二乘支持向量机组合预测模型具有较高的预测精度，且预测精度的稳定性较高，本方法通过实证分析，获得了良好的改进效果。