基于灰色关联分析的支持向量机的铁路货运量预测研究

• 作者: 孙德山 张文政 张蕾 王玥
• 来源期刊: 经济数学
• 学科: 数学
• 关键词: 铁路货运量预测 灰色关联分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 数理经济
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: O213
• 字数: 3543字
• 语种: 中文

摘要

采用基于灰色关联分析的支持向量机对铁路货运量进行预测.首先利用灰色关联分析法对影响铁路货运量的因素进行分析处理,然后利用基于高斯核函数的支持向量回归机建立了铁路货运量预测模型.通过分析预测结果可以发现,经过灰色关联分析后的支持向量机模型对复杂的铁路货运量数据有较好地处理能力,且预测相对误差较小.特别地,由于支持向量机的适应性,该模型具有较高的泛化能力,对影响因素较为复杂,样本数量小的预测问题可以提供一定参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙德山	辽宁师范大学数学学院	66	560	13.0	21.0
2	王玥	辽宁师范大学数学学院	13	14	2.0	3.0
3	张蕾	辽宁师范大学数学学院	29	331	7.0	18.0
4	张文政	辽宁师范大学数学学院	4	5	1.0	2.0