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摘要:
针对露天煤矿卡车优化调度中重要的行程时间预测问题,考虑影响卡车行程时间的各种因素,建立卡车行程时间预测模型,利用最小二乘支持向量回归算法(LS-SVR)和选择性集成学习思想,提出一种基于最小二乘支持向量回归的选择性集成学习算法实现卡车行程时间的动态预测。并在实际采集的露天煤矿数据上进行实验,得到较高的预测精度,说明了算法的有效性。
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文献信息
篇名 露天煤矿卡车路段行程时间的实时动态预测新方法
来源期刊 煤炭学报 学科 工学
关键词 露天煤矿 卡车 行程时间 动态预测 最小二乘支持向量回归 选择性集成学习
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1418-1422
页数 分类号 TD57
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梁睿 中国矿业大学信息与电气工程学院 52 623 13.0 24.0
2 薛雪 中国矿业大学信息与电气工程学院 25 158 8.0 12.0
3 孙伟 中国矿业大学信息与电气工程学院 105 523 13.0 17.0
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研究主题发展历程
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露天煤矿
卡车
行程时间
动态预测
最小二乘支持向量回归
选择性集成学习
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