《表1 数据预测准确率对比预测》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于粒子群优化极限学习机数据预测模型研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

表1为某城市交通流量与汽油辛烷值预测准确率对比情况。从表1可以看出，ELM算法预测汽油辛烷值的效果比预测某城市交通流量的预测效果差很多，而PSO-ELM优化算法对汽油辛烷值和某城市交通流量的预测精度高并且稳定。从图2和图3的分析来看，本文所采用的某城市交通流量数据包为该城市8天的交通流量组成，并且城市交通流量高峰期和低谷期具有规律性，而采用汽油辛烷值数据包则是随机性与多变化性。根据PSO-ELM和ELM交通流量预测仿真结果对比图、PSO-ELM和ELM汽油辛烷值预测仿真结果对比图和交通流量与汽油辛烷值预测准确率对比图可以得出，针对复杂多样性的数据回归拟合预测，从样本预测和均方根误差等指标得出，本文提出的PSO-ELM优化算法的预测精度及稳定性明显优于ELM算法。