基于支持向量回归的大型客运站客流量预测应用研究

• 作者: 郭淼
• 来源期刊: 铁路计算机应用
• 关键词: 大型客运站 发送客流 客流预测 支持向量回归 数据除噪
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与开发|Research and Development
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: U293.13|TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2021.03.004

摘要

准确预测大型客运站发送客流量,是铁路依据旅客出行需求制订开行方案、编制运行图和完成客流输送任务的重要基础.简要介绍支持向量回归的概念和原理;以汉口车站2017年1月—12月日实际发送客流量作为样本数据集,分析大型铁路客运车站客流特点,即年度客流呈现明显周期波动性、长周期内因多次节假日出现客流大幅激增;将样本数据集分为训练集及测试集,利用支持向量回归模型对剔除节假日前后的客流量进行预测,预测误差对比表明:排除节假日突发大客流的影响后,由支持向量回归模型计算得到车站日常发送客流量的预测精度可明显提高.