[发明专利]一种短时交通流量预测模型的建模方法

权利要求书

1.一种短时交通流量预测模型的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：

将惩罚参数γ和径向基核函数宽度参数σ作为参数代入LSSVM模型训练并预测；

采用预测结果的相对误差总和作为适应度评估函数，适应度评估函数最小值的人工鱼位置即为最优的LSSVM惩罚参数γ和径向基核函数宽度参数σ，所述适应度评估函数为：

$finess=\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}|y_i-y_i^{*}|$

式中，y_i为真实短时交通流量数据，y_i^*为模型的预测结果；

采用最优参数γ和σ的LSSVM对短时交通流量数据进行训练，建立最优短时交通流量预测模型。

2.根据权利要求1所述一种短时交通流量预测模型的建模方法，其特征在于，根据结构风险最小化原则，得到LSSVM的最优回归模型，从而得到LSSVM的惩罚参数γ；根据Mercer条件，得到LSSVM的回归函数，而核函数采用径向基核函数，进而得到径向基核数宽度参数σ。