针对城市客运量预测问题本身所存在的小样本、高维数和非线性等特点,将ν-支持向量回归机（ν-support vector regression,ν-SVR）应用于城市客运量预测.为了提高ν-SVR模型的预测精度和泛化性能,利用基于混沌理论和自适应机制的混沌自适应遗传算法（chaosadaptive genetic algorithm,CAGA）优选ν-SVR模型参数,建立了基于CAGA进行参数优选的CAGA-ν-SVR城市客运量预测模型.结合1978～2008年统计数据进行了仿真预测,结果表明该模型的预测性能优于RBF神经网络模型、GA-SVR模型和GA-ν-SVR模型,平均绝对相对误差控制在2.3%以内,可有效应用于城市客运量预测.
ν-支持向量回归机 遗传算法 混沌映射 自适应机制 客运量预测