基于EMD和SVM的铁路客运量分析研究

• 作者: 张鹏 张海燕
• 来源期刊: 山西大同大学学报（自然科学版）
• 关键词: 铁路客运量 经验模态分解 支持向量机 组合预测
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 经济与管理|Economics & Management
• 页码范围: 50-54
• 页数: 5页
• 分类号: F222|O159
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-0874.2021.01.014

摘要

随着生活水平提高,铁路客运量的预测也越来越重要,铁路客运量数据非线性且非平稳,预测难度较大.为了使预测的结果更加准确,将经验模态分解模型与支持向量机模型进行组合,对铁路的客运量数据进行预测.首先运用经验模态分解模型将铁路客运量数据分解,提取前三个不同频率的平稳分量以及余项;然后使用支持向量机分别对其进行回归预测,在建立模型时,使用滞后三个月的数据作为输入,当月数据作为输出;最后叠加每个分量的预测值,从而得到预测数据.