【摘 要】
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为了提高铁路客运量的预测精度,针对单一铁路客运量预测模型以及传统组合预测模型的缺陷,设计了基于组合模型（ARIMA-LSSVM）的铁路客运量预测方法,采用ARIMA对铁路客运量的周期
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为了提高铁路客运量的预测精度,针对单一铁路客运量预测模型以及传统组合预测模型的缺陷,设计了基于组合模型（ARIMA-LSSVM）的铁路客运量预测方法,采用ARIMA对铁路客运量的周期性变化特点进行建模预测,从整体上把握铁路客运量的变化特点,采用LSSVM对铁路客运量的随机性变化特点进行预测,采用具体铁路客运量预测实例对性能进行测试和分析。结果表明,ARIMA-LSSVM可以准确、全面描述铁路客运量的变化特点,提高了铁路客运量的预测准确性,预测结果可以为铁路管理者提供有价值信息。
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