Kortsiktiga prognoser om trafikflödet är en av de viktigaste frågorna på området intelligenta transportsystem (ITS). På grund av osäkerheten och icke-linjäriteten är kortsiktiga prognoser om trafikflödet en utmanande uppgift. För att förbättra noggrannheten av kort tids trafikflödesprognoser föreslås en hybridmodell (SSA-KELM) baserad på singular spektrumanalys (SSA) och kärnextra inlärningsmaskin (KELM). SSA används för att filtrera bort buller från trafikflöde tidsserier. Därefter används filtrerade trafikflödesdata för att träna KELM-modellen, den föreslagna modellens optimala inmatningsform bestäms av ombyggnad av fasrymden, och modellens parametrar optimeras genom gravitationssökningsalgoritm (GSA). Slutligen görs fallvalidering med hjälp av uppmätta data från en motorväg i Xiamen i Kina. Och SSA-KELM modellen jämförs med flera välkända förutsägelser modeller, inklusive stöd vektor maskin, extrem inlärning maskin, och singel KLEM modell. De experimentella resultaten visar att den föreslagna modellens prestanda är överlägsen jämförelsemodellernas. Förutom förbättring av noggrannheten är den föreslagna modellen mer robust.
Shang m.fl. föreslog en kortsiktig modell för trafikflödesprognoser vid namn SSA-KELM (singular spectrum analyses-kernel extreme learning mach) för att minska påverkan av osäkerhet och icke-linjäritet på motorvägssystemet REF.
A Hybrid Short-Term Traffic Flow Prediction Model Based on Singular Spectrum Analysis and Kernel Extreme Learning Machine
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}