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基于遗传算法优化支持向量机的公路客运量预测
资料介绍
[摘 要]公路客运量预测是公路规划建设的一项重要工作。针对其难以建立精确预测模型的问题，结合支
持向量机与遗传算法，提出了一种公路客运量预测的新方法。由于支持向量机的预测精度很大程度上取决于参数
的选取，因此利用遗传算法来优化其训练参数，以得到优化的支持向量机的预测模型。以北京市的数据作为应用
算例，并与BP神经网络及RBF神经网络的预测结果进行对比分析。实验结果表明，基于遗传算法的支持向量机
模型的预测精确更高，误差更小，可以更有效地对公路客运量进行预测；也说明利用遗传算法进行支持向量机参数
优选的方法是可行有效的。
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