【摘 要】
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铁路货运站装车数作为铁路货运量的组成部分,对其的预测具有重要意义。采用相空间重构技术对一维时间序列进行重构,将重构的多维数据作为支持向量机的输入,并利用粒子群算法
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铁路货运站装车数作为铁路货运量的组成部分,对其的预测具有重要意义。采用相空间重构技术对一维时间序列进行重构,将重构的多维数据作为支持向量机的输入,并利用粒子群算法对支持向量机的参数进行优化,运用得到的最优参数训练模型。用此模型对广铁(集团)公司的岳阳北、湘潭东、下元等货运站的装车数进行预测,预测结果表明:该方法的预测精度明显比灰色预测好;对数据重构的嵌入维数和时间延迟导致预测精度的不同,岳阳北和湘潭东的预测效果较好,而下元的预测误差较大。
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