支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用

夏国恩; 曾绍华; 金炜东

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支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用

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针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用ε支持向量回归机(ε-SVR)对铁路客运量时间序列进行预测.分析ε-SVR原理, 对1980-1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列SVR预测模型, 并进行仿真试验.对比分析ε-SVR与标准的BP人工神经网络预测结果, 证明ε-SVR预测结果更准确、精度更高.

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来源
《计算机应用研究》 |2006年第10期|180-182|共3页
作者
夏国恩; 曾绍华; 金炜东;
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作者单位

西南交通大学;

经济管理学院;

四川;

成都;

610031;

重庆大学;

自动化学院;

重庆;

400030;

西南交通大学;

电气工程学院;

四川;

成都;

610031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
铁路客运量; ε支持向量回归机; 人工神经网络; 时间序列预测;

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