基于EEMD-SSA-LSSVR的短期交通流預(yù)測

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摘  要：為了提高物流的配送效率，尋求合理的配送路徑，通過分析短期歷史交通流量，使用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解去噪，以擬合優(yōu)度最大化為目標(biāo)，運用麻雀搜索算法優(yōu)化懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)的最小二乘支持向量機回歸預(yù)測短期交通流。結(jié)果表明集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解能有效去除短期交通流中的噪聲，構(gòu)建的EEMD-SSA-LSSVR模型可以高效地預(yù)測短期交通流量。（剩余5892字）