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摘 要:公开了一种基于SA‑PSO的短时交通流预测方法,属于数据预测领域,该方法基于背景值和初始条件是影响灰色建模精度的两个重要因素,根据车联网的短时交通流数据建立非等间距GM(1,1)模型,利用复化梯形公式对非等间距GM(1,1)模型中的背景值进行了优化,并基于新信息优先原理,对模型的初始条件进行了重构,利用相对误差平方和最小准则,对初始条件对应的最优时间参数进行求解,并利用基于模拟退火算法(SA)和粒子群优化算法(PSO)相结合的智能算法作为优化工具对模型背景值和初始条件中的自适应参数进行了优化提取,有效克服了现有非等间距GM(1,1)模型的不足,提高了非等间距GM(1,1)模型的预测精度,获得短时模拟交通流数据。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811469397.3 | 专利名称: | 基于SA-PSO的短时交通流预测方法 |
申请日: | 2018-11-28 | 申请/专利权人 | 安徽工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 安徽省马鞍山市湖东路59号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F17/00搜分类 交通工具 P 港口搜索 |
公开/公告日: | 2023-09-29 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109740795B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |