司文静，封喜波，耿立艳，张占福(.北华航天工业学院 建筑工程系，河北 廊坊 06000；.河北省高速公路廊坊北三县管理处，河北 廊坊 06000；3.石家庄铁道大学 经济管理学院，河北 石家庄 00043;4.曼彻斯特城市大学 商学院，曼彻斯特 英国 M 6BH；.石家庄铁道大学 四方学院，河北 石家庄 03)



基于ADPSO算法优化LSSVM的高速公路交通量预测方法

司文静1，封喜波2，耿立艳3，4，张占福5
(1.北华航天工业学院 建筑工程系，河北 廊坊 065000；2.河北省高速公路廊坊北三县管理处，河北 廊坊 065000；3.石家庄铁道大学 经济管理学院，河北 石家庄 050043;4.曼彻斯特城市大学 商学院，曼彻斯特 英国 M15 6BH；5.石家庄铁道大学 四方学院，河北 石家庄 051132)

针对高速公路交通量与其经济影响因素之间的复杂非线性关系，将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)与自适应动态粒子群优化(adaptive dynamic particle swarm optimization,ADPSO)算法相结合，提出一种ADPSO算法优化LSSVM的高速公路交通量新型预测方法.将建模简单、精度高的LSSVM作为预测模型，通过寻优能力优异的ADPSO算法选择LSSVM最优参数.以某市高速公路交通量为例验证模型的有效性.结果表明，所提方法的预测性能较好，适合于高速公路交通量的短期预测.

高速公路；交通量预测；自适应动态粒子群优化算法；最小二乘支持向量机

高速公路交通量的准确预测是高速公路规划与设计的重要基础工作.由于高速公路交通量往往与某一区域的社会经济发展水平联系紧密，经济因素是影响某地区高速交通量的主要因素，而经济影响因素对高速公路交通量的作用形……