《表3 各模型预测结果对比》

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《改进PSO算法优化LSSVM模型的短期客流量预测》

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本文以Matlab2010 (b）为仿真平台，根据实验需求，以黄山风景区2012—2014年平常日数据集为训练集，2015年平常日数据为测试集，将上述数据归一化至[0，1]区间内，整个输入向量为3×1 343的矩阵。实验将PSO-LSSVM、SPSO-LSSVM、GPSO-LSSVM模型作为ALPSO-LSSVM模型的对比方法。经过反复的调试，最终将模型的参数设置如下：粒子维数sizepop=50；种群迭代次数maxgen=150；惯性权重w的取值范围为[0.3，0.8]；参数γ的取值范围为[0.1，100]；σ的取值范围为[0.01，1 000]；学习因子c1=2，c2=2；μ=10-6；因初始粒子不存在上一代粒子适应度方差，所以在第一代粒子权重变更时只基于粒子适应度的比较。各模型下每个月的MAPE值如表3所示。