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摘要：本发明公开了一种基于SSA和改进TSK模糊系统的隧道车流量短期预测方法，涉及数据分析和人工智能领域，采用时间序列的方式进行车流量的短期预测，模型的输入是历史的车流量数据，输出是下一个时刻的车流量，它的数据仅仅是车流量，所以实现起来比简单，而且成本较低，在模型方面，第一次将车流量视作非线性的强干扰“信号”，分解该“信号”减少“噪声信号”对预测精度的影响。
主权项：1.一种基于SSA和改进TSK模糊系统的隧道车流量短期预测方法，其特征在于，包括步骤：S1；获取车流量时间序列数据，对数据进行预处理，如缺失值填充等；SSA分解；将原始时间序列分解成n各子序列，然后对n个子序列分别建立预测模型；特征提取；重新构造数据；训练模型；初始化SAGA算法的参数：种群个体大小，最大进化次数，交叉概率，变异概率，退火温度，温度冷却系数；S2；计算整个训练样本最大值和最小值，在训练样本最大值和最小值之间确定高斯隶属函数的中心和计算训练样本的标准差作为高斯隶属函数的标准差，并产生初始化种群Chrom，计算每个样的隶属度，以及每个个体的适应度，其中；S3；设置循环计数变量；S4；对种群Chrom实时选择；交叉、变异等遗传操作，对产生的个体聚类中心、各样本的隶属度，以及每一个体的适应度值；若，则以新个体替代旧个体；否则，以概率接受新个体，舍弃旧个体；S5；若，则，转至步骤S4；否则转至S6；S6；若，则算法成功结束，返回全局最优解；否则，在执行降温操作，转至S3；S7；随机抽取小批量训练样本，定义用衡量模糊系统输出与实际之间差异的损失函数；S8；设置为每个规则的激发水平，由于有些规则被人为设置为0，所以对TSK模糊系统的输出没有任何作用，视为规则被丢弃；然后应用GD来更新参数，不更新被丢弃规则的参数；S9；重复执行S7到S8，直到达指定的停止准则，即最大迭代次数；S10；叠加SSA分解的n个子序列的预测结果，即得到最终的车流量预测结果。
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