一种基于THK-BLO-SVR的交通流量预测方法

本发明公开了一种基于THK‑BLO‑SVR的交通流量预测方法；其操作步骤：首先加载原始交通流量数据，基于滞后时间窗口生成特征矩阵与目标向量，并进行标准化处理；然后动态生成混合核矩阵，引入MCP正则化，对SVR模型的对偶变量进行约束，筛选关键样本；接着双层贝叶斯优化(BLO)外层通过贝叶斯后验分布自适应调整噪声参数与先验参数；内层采用半光滑牛顿法与动态切换策略更新对偶变量，加速收敛并避免局部最优；最后基于测试集核矩阵、对偶变量及偏置项计算预测值，反标准化还原至原始量纲，得到历史交通流量数据对应的交通流量预测结果。本发明显著提升了交通流量预测的精度与鲁棒性，适用于城市智能交通管理系统。