【摘 要】
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由于受到诸多因素的影响,铁路货物周转量月度数据表现出显著的季节性、趋势性、随机性等特征,单一智能预测法很难准确揭示这些复杂变化特征。针对该问题,文章提出一种基于最
【机 构】
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石家庄铁道大学经济管理学院,石家庄铁道大学四方学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目（61503261）;河北省软科学研究计划项目（15456106D）;河北省高等学校青年拔尖人才计划项目（BJ2014097）;河北省社会科学发展重点课题（2015020206）;河北省软科学研究基地项目（12457206D-14）
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由于受到诸多因素的影响,铁路货物周转量月度数据表现出显著的季节性、趋势性、随机性等特征,单一智能预测法很难准确揭示这些复杂变化特征。针对该问题,文章提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)铁路货物周转量智能组合预测法,该方法先通过X12季节调整法分解出铁路货物周转量月度数据中的趋势变化分量、季节变化分量和随机变化分量,再利用灰色预测法(GM(1,1))、小波神经网络(WNN)和支持向量机(SVM)分别预测这三种分量,最后通过LSSVM将三种分量的预测值组合为最终预测值。以我国铁路货物周转量月度数据为例
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