[发明专利]一种基于超弦灵魂算法的公交客流预测方法

说明书

一种基于超弦灵魂算法的公交客流预测方法，根据公交客流与公交客运里程的关系建立线性公交客流预测模型与参数优化模型。然后基于已有的弦理论观点，即人类灵魂状态本质是超弦波，模拟超弦波寻找灵魂最活跃状态，对应于寻找参数优化模型的最优解，定义目标函数中的每个决策变量为波函数的位移，谐振子的波函数是以时间为变量的，不同时间谐振子位移不同，定义能量函数为目标函数，在不同时刻的能量值不同，通过对不同时刻能量值的监控，获取能量最大值或最小值，求解目标函数最大值或者最小值。

技术领域

本发明属于智能优化算法、公交客流预测与物理学交叉技术领域，涉及一种基于超弦灵魂算法的公交客流预测方法。

背景技术

公交客流与公交客流具有很强的线性关系，通过公交客流与公交客运里程的关系建立线性公交客流预测模型可以预测公交客流，但是面临参数最优求解问题。由于传统优化算法对目标函数的要求比较高，需要目标函数是连续可导函数，而穷举法求解费时费力。超弦理论提出自然界的基本单元不是电子、光子、中微子和夸克之类的点状粒子，而是很小很小的线状“弦”，弦的不同振动和运动可以产生出各种不同的基本粒子，人类灵魂也是由于弦的不同振动模式而呈现出不同超弦波，当灵魂处于活跃状态时，能量相对较高，当灵魂处于低迷状态时，所具能量较低，本发明基于超弦理论，从灵魂由超弦波构成，能量与物质可以转换的观点，定义优化目标为能量最值来对公交客流线性预测模型参数进行优化。

发明内容

本发明要克服现有技术的上述缺点，提供一种基于超弦灵魂算法的公交客流预测方法。

超弦灵魂算法通过模拟寻找灵魂最活跃状态，对应于寻找参数优化模型中目标函数最优解，定义目标函数中的每个决策变量为谐振子的位移，谐振子的波函数是以时间为变量的，不同时间谐振子位移不同，定义能量函数为目标函数，在不同时刻的能量值不同，通过对不同时刻能量值的监控，获取能量最值，求解目标函数最值。该方法不需要向遗传算法那样需要编码，直接计算各决策变量的三角函数，减少计算时间，也不需要像传统优化方法那样需要对目标函数求导，超弦灵魂算法的实现方便简单。

本发明首先根据公交客流与公交客运里程的关系建立线性公交客流预测模型与参数优化模型。然后将超弦波中不同谐振子的波函数进行定义，对波函数的参数进行确定，再对优化问题进行建模，将优化问题中的目标函数定义为超弦波能量函数，决策变量定义为波函数位移。最后将一个波周期内不同时刻的能量函数进行求解，选取最高能量值为最优解。

一种基于超弦灵魂算法的公交客流预测方法，步骤如下：

(1)由公交客流与公交客运里程的线性关系可以建立公交客流预测模型：

式中：为客流预测值，x为客运里程，w₁为线性公交客流模型的斜率，w₂线性公交客流模型的截距；

(2)利用训练数据集以客流预测值与客流实际值误差和的最小值为目标求解参数w₁和w₂:

式中：y为训练集客流实际值，n为训练样本数；

将超弦波中不同谐振子的波函数进行定义：

式中：n为目标函数中决策变量的个数，对应于超弦波的谐振子个数，w_n为第n个决策变量，对应于波函数的位移，a_n为波函数的振幅，b_n表示将波中心沿x轴平移b_n单位，v_n/2表示角速度，为每个谐振子的初相，t表示时间；