摘要
根据灰色理论所需原始数据少、建模简单、对模糊因素处理准确,结合支持向量机的小样本、非线性、预测精度高、泛化能力强等优点,建立基于灰色支持向量机的地铁客流量组合预测模型.研究结果表明:与单一的灰色预测、支持向量机预测结果相比较,该组合模型的预测结果与实际结果的相对误差只有3.61%,具有较强的实用性和推广性,适用于地铁客流量的预测.
According to the Grey theory advantages of less original data,easy model building,precise fuzzy factors and the characteristics of the support vector machine with small sample,nonlinear,high precision and strong generalization ability,the grey-support vector machine forecasting model is established. Compared with single grey model and support vector machine model,the results show that the relative error of prediction and the actual results of the combined model is only 3. 61%. It has good practicability and popularization,and good for metro passenger volume prediction.
出处
《大连交通大学学报》
CAS
2016年第2期6-9,共4页
Journal of Dalian Jiaotong University
基金
辽宁省科技厅公益基金资助项目(2014004027)
中国铁路总公司科技计划资助项目(2014X012-D)
关键词
地铁运输
灰色模型
支持向量机
客流量
组合预测
metro transportation
grey model
support vector machine
passenger volume
combined forecasting
作者简介
王洪德（1963-），男，教授，博士，主要从事受限空间灾害防治和交通安全工程的研究E-mail：whd@ajtu．edu．cn．
