摘要：对智能交通系统（ITS）短时交通流量预测问题进行研究,提出了一种联合FCM与群集蜘蛛优化SVR交通流量预测算法。首先采用FCM聚类方法对交通流量数据预处理,得到基于时间节点分割的时序数据模块,有效降低了数据差异性带来的误差影响;然后构建基于群集蜘蛛优化SVR模型,针对SVR参数选择难题,在群集蜘蛛优化算法中引入社会等级制度,动态的将蜘蛛种群划分为上中下三个阶层,并根据不同阶层个体适应度大小,分别设计自适应竞争、＂快搜＂以及逆向学习机制,提高了算法寻优精度;最后,运用群集蜘蛛优化SVR对各个交通流量数据时序模块进行预测评估。仿真结果表明,同其它预测算法相比,该算法预测平均绝对误差降低了38.4-53.8%。

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