改进SVR及其在铁路客运量预测中的应用

来源 :西南交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yangdinghui

【摘要】

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为了提高铁路客运量现有预测方法的预测能力,用训练样本与测试样本间的马氏距离对惩罚因子进行加权,对传统的支持向量回归机(SVR)进行了改进,在此基础上提出了基于改进SVR的

【作者】

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夏国恩金炜东张葛祥

【机构】

：

广西财经学院工商管理系,西南交通大学电气工程学院

【出处】

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西南交通大学学报

【发表日期】

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2007年04期

【关键词】

：

铁路客运量支持向量回归机人工神经网络时间序列预测

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为了提高铁路客运量现有预测方法的预测能力,用训练样本与测试样本间的马氏距离对惩罚因子进行加权,对传统的支持向量回归机(SVR)进行了改进,在此基础上提出了基于改进SVR的铁路客运量时间序列预测方法.以1980~1998年铁路客运量预测为例,对SVR方法和BP人工神经网络(BPANN)方法进行了比较,结果表明,SVR方法能获得更准确的预测结果.

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