公开(公告)号：CN104598741B

公开(公告)日：2017-10-17

申请号：CN201510039551.3

申请日：2015-01-26

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王景成 ,  乐文华 ,  石伟晶 ,  胡涛 ,  刘华江 ,  杨丽雯

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明基于悉尼协调自适应系统数据，提出一种改进TLBO‑SVR的交通车道饱和度预测模型的构建方法，涉及智能交通领域，首先采用限幅滤波算法对模型输入数据进行预处理。其次，采用最大相关最小冗余特征选择算法用于车道饱和度预测模型输入提取，从而确定模型输入，最后通过增加轮盘选择、变异和淘汰等步骤改进TLBO算法，进而将改进的TLBO算法用于车道饱和度SVR预测模型的参数寻优，建立基于改进的TLBO‑SVR算法的车道饱和度预测模型。本发明加快了算法的收敛速度并能避免算法陷入局部最优，应用于支持向量回归建模参数寻优能够得到更好的效果。采用最大相关最小冗余特征选择算法确定模型输入，能够降低模型复杂度，提高模型预测精度。

公开(公告)号：CN104598741A

公开(公告)日：2015-05-06

申请号：CN201510039551.3

申请日：2015-01-26

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王景成 ,  乐文华 ,  石伟晶 ,  胡涛 ,  刘华江 ,  杨丽雯

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种车道饱和度预测模型。本发明基于悉尼协调自适应系统数据，提出一种改进TLBO-SVR的交通车道饱和度预测模型，首先采用限幅滤波算法对模型输入数据进行预处理。其次，采用最大相关最小冗余特征选择算法用于车道饱和度预测模型输入提取，从而确定模型输入，最后通过增加轮盘选择、变异和淘汰等步骤改进TLBO算法，进而将改进的TLBO算法用于车道饱和度SVR预测模型的参数寻优，建立基于改进的TLBO-SVR算法的车道饱和度预测模型。本发明加快了算法的收敛速度并能避免算法陷入局部最优，应用于支持向量回归建模参数寻优能够得到更好的效果。采用最大相关最小冗余特征选择算法确定模型输入，能够降低模型复杂度，提高模型预测精度。

公开(公告)号：CN104715292A

公开(公告)日：2015-06-17

申请号：CN201510141201.8

申请日：2015-03-27

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王景成 ,  戢钢 ,  葛阳 ,  刘华江 ,  杨丽雯 ,  胡涛

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供一种基于最小二乘支持向量机模型的城市短期用水量预测方法，包括以下步骤：对历史用水量进行预处理；进行相关性分析；采用最小二乘支持向量机方法，建立城市短期用水量预测模型，选取相关系数大于设定值的历史用水量的时间序列组合作为训练样本集进行训练；采用城市短期用水量预测模型进行实时预测；计算预测误差，如果预测误差不满足预测精度要求，对城市短期用水量预测模型进行改进。本发明提供的城市短期用水量预测方法，对历史用水量进行预处理，尽可能保持原有的变化规律从而提高预测的精度；采用最小二乘支持向量机方法，解决了供水系统非线性、无法建立精确模型的问题；综合考虑气象数据和/或节假日因子，提高预测的精度。

公开(公告)号：CN106203769A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610464729.3

申请日：2016-06-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王景成 ,  杨丽雯 ,  李肖城 ,  朱驾宇 ,  罗华毅

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06

CPC classification number: G06Q10/06315 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于时差系数的节假日天级需水量在线预测方法，包括以下步骤：使用数据清洗手段对从SCADA系统传输至数据库的实时流量数据进行预处理；对数据库中的流量数据进行在线的时差系数分析；结合第二部分中的分析结果和实时累积流量，对节假日需水量进行在线预报。本发明提供的节假日天级需水量在线预测方法，对实时流量数据进行预处理，除了能够实现对超出阈值范围的数据的清洗，还能够实现对毛刺和重复数据的处理，从而提高预测的精度；采用时差系数分析方法，结合历史流量信息和实时累积流量数据，大幅提高节假日天级需水量预测精度。