基于数据挖掘的铁路货运量预测方法

• 作者: 李彦
• 来源期刊: 铁道货运
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路货运量 数据挖掘 BP神经网络 支持向量回归机
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 经营管理
• 页码范围: 20-22
• 页数: 3页
• 分类号: U294.1
• 字数: 1634字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-2024.2008.05.008

摘要

随着铁路部门信息化的建设,海量的数据积累使得采用数据挖掘技术对铁路货运量进行预测十分必要.通过系统分析、数据预处理、数据挖掘及知识提取,提出了预测铁路货运量的三种算法:线性回归、BP神经网络及支持向量回归机,并通过实例验证比较了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李彦	中铁第四勘察设计院集团有限公司线站处	2	17	2.0	2.0