基于NCAGA-投影寻踪混合优化城市客运量预测

被引：9

作者：

李明伟

康海贵

周鹏飞

机构：

[1] 大连理工大学建设工程学部

来源：

系统工程理论与实践 | 2012年 / 32卷 / 04期

关键词：

城市客运量预测; 投影寻踪模型; 混沌理论; 加速遗传算法; 高斯分布;

D O I：

暂无

中图分类号：

U12 [城市交通运输];

学科分类号：

08 ; 0823 ;

摘要：

为了提高参数投影寻踪回归(parameter projection pursuit regression,PPPR)模型对城市客运量的预测精度,基于cat映射、高斯分布和精英局部搜索对加速遗传算法进行改进.提出了新的混沌加速遗传算法(new chaos accelerating genetic algorithm,NCAGA),用于对PPPR模型的最佳投影方向a的优选.建立了在外层优化岭函数个数M的同时,内层利用NCAGA优化最佳投影方向a的NCAGA-PPPR混合优化城市客运量预测模型,结合某市统计资料进行了仿真预测.结果表明该方法的预测精度优于BP神经网络模型、传统PPR模型和基于加速遗传优选的PPPR模型,平均绝对相对误差小于3.1%,提高了城市客运量的预测精度,可有效应用于城市客运量的预测.

引用

页码：903 / 910

页数：8

共 10 条

[1] 改进的混沌遗传算法 [J].