支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用

• 作者: 夏国恩 曾绍华 金炜东
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 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
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 180-182
• 页数: 3页
• 分类号: U293.13|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2006.10.062

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏国恩	西南交通大学经济管理学院	17	327	10.0	17.0
2	曾绍华	重庆大学自动化学院	9	76	4.0	8.0
3	金炜东	西南交通大学电气工程学院	295	3889	30.0	49.0