基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测

• 作者: 张天伟 耿立艳 赵鹏
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路货运量 预测 灰色关联分析 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 铁道运输
• 页码范围: 1-6
• 分类号: U294.13
• 字数: 6612字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2012.03.001

摘要

为提高对铁路货运量的预测精度及建模速度,在分析货运量影响因素基础上,提出基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测方法.将货运量影响因素分为社会需求与铁路供给两方面因素,采用灰色关联分析法对两方面因素与货运量进行相关性分析,根据灰色关联度值,结合定性分析筛选LS-SVM输入变量,简化LS-SVM结构,再通过随机权重粒子群(SIWPSO)算法优化选择LS-SVM模型参数.通过对我国1980～2009年铁路货运量实例分析表明:该方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张天伟	石家庄铁道大学交通运输学院	37	276	9.0	16.0
2	耿立艳	石家庄铁道大学经济管理学院	43	214	10.0	14.0
3	赵鹏	河北科技师范学院欧美学院	7	75	2.0	7.0