物流业与金融业协同集聚对城市群经济高质量发展的影响——基于京津冀城市群的实证分析 被引量：1

1

作者 耿立艳 张占福 陆辰枚 《物流技术》 2024年第9期1-11,共11页

利用2010-2019年京津冀城市群的面板数据,构建柯布-道格拉斯生产函数模型分析物流业与金融业协同集聚对经济高质量发展的影响,并通过面板门槛模型进一步探析京津冀物流业与金融业协同集聚与经济高质量发展之间的非线性影响。结果表明:... 利用2010-2019年京津冀城市群的面板数据,构建柯布-道格拉斯生产函数模型分析物流业与金融业协同集聚对经济高质量发展的影响,并通过面板门槛模型进一步探析京津冀物流业与金融业协同集聚与经济高质量发展之间的非线性影响。结果表明:京津物流业与金融业协同集聚和经济高质量增长之间呈现出倒“U”型的非线性关系。京津冀城市群中,北京市、天津市、石家庄市、唐山市、沧州市和秦皇岛市物流业与金融业协同集聚的拥挤效应正在抑制这些城市的经济高质量发展;其他城市物流业与金融业协同集聚的规模效应会进一步促进这些城市的经济高质量发展。因此,京津冀城市群的政府和行业需要共同发力,充分发挥京津冀物流业与金融业协同集聚的规模效应,并缓解京津冀物流业与金融业协同集聚的拥挤效应。 展开更多

关键词 物流业 金融业 协同集聚 经济高质量发展 京津冀城市群

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基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测 被引量：49

2

作者 耿立艳 张天伟 赵鹏 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期1-6,共6页

为提高对铁路货运量的预测精度及建模速度,在分析货运量影响因素基础上,提出基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测方法。将货运量影响因素分为社会需求与铁路供给两方面因素,采用灰色关联分析法对两方面因素与货运量进行相关性分析,... 为提高对铁路货运量的预测精度及建模速度,在分析货运量影响因素基础上,提出基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测方法。将货运量影响因素分为社会需求与铁路供给两方面因素,采用灰色关联分析法对两方面因素与货运量进行相关性分析,根据灰色关联度值,结合定性分析筛选LS-SVM输入变量,简化LS-SVM结构,再通过随机权重粒子群(SIWPSO)算法优化选择LS-SVM模型参数。通过对我国1980～2009年铁路货运量实例分析表明:该方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度。 展开更多

关键词 铁路货运量 预测 灰色关联分析 最小二乘支持向量机

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基于灰色自适应粒子群LSSVM的铁路货运量预测 被引量：15

3

作者 耿立艳 梁毅刚 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期144-150,共7页

为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型.通过灰色预测模型中的灰色序列... 为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型.通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数.对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE、MAE、MPE和Theil不等系数分别为0.062 8、0.052 3、0.016 2和0.010 7,均小于其它模型,预测性能好;用APSO算法搜索LSSVM最优参数的时间为55.656 s,比传统交叉验证法减少了10.462 s;2006～2009年的预测相对误差分别为0.39%、-1.67%、1.44%和4.75%,适用于铁路货运量的短期预测. 展开更多

关键词 铁路货运量预测 灰色预测模型 最小二乘支持向量机 自适应粒子群算法

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基于灰关联分析的最小二乘支持向量机物流需求预测 被引量：6

4

作者 耿立艳 丁璐璐 《物流技术》 北大核心 2013年第10期130-132,135,共4页

将最小二乘支持向量机(LSSVM)与灰色关联分析方法结合,提出一种基于灰色关联分析的最小二乘支持向量机物流需求预测方法。该方法采用灰色关联分析选取影响物流需求的主要因素,再将选取出的主要影响因素作为LSSVM输入变量,利用LSSVM的非... 将最小二乘支持向量机(LSSVM)与灰色关联分析方法结合,提出一种基于灰色关联分析的最小二乘支持向量机物流需求预测方法。该方法采用灰色关联分析选取影响物流需求的主要因素,再将选取出的主要影响因素作为LSSVM输入变量,利用LSSVM的非线性映射优势预测物流需求量。对我国物流需求的实证研究表明,灰色关联分析能够有效选择LSSVM输入变量,基于灰色关联分析的LSSVM模型较单一LSSVM具有更高的物流需求预测精度。 展开更多

关键词 物流需求预测 最小二乘支持向量机 灰关联分析

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基于GRA与KPCA的LSSVM物流需求预测 被引量：8

5

作者 耿立艳 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期137-142,158,共7页

为降低物流需求建模中最小二乘支持向量机(LSSVM)的结构复杂性、进一步提高LSSVM对物流需求的预测精度,提出一种基于灰色关联分析(GRA)与核主成分分析(KPCA)的LSSVM预测方法.首先利用GRA找出物流需求的主要影响因素;然后利用KPCA提取主... 为降低物流需求建模中最小二乘支持向量机(LSSVM)的结构复杂性、进一步提高LSSVM对物流需求的预测精度,提出一种基于灰色关联分析(GRA)与核主成分分析(KPCA)的LSSVM预测方法.首先利用GRA找出物流需求的主要影响因素;然后利用KPCA提取主要影响因素的非线性主成分,消除因素之间的多重相关性;最后,将提取出的非线性主成分作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型,并采用改进粒子群(IPSO)算法调整LSSVM参数.运用该方法对我国物流需求进行实例分析,结果表明,该方法有效减少了LSSVM输入变量个数,简化了LSSVM结构,并且在一定程度上提高了物流需求预测精度. 展开更多

关键词 物流工程 预测方法 最小二乘支持向量机 物流需求 预测精度

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京津冀物流产业集群与区域经济关系研究 被引量：7

6

作者 耿立艳 赵璿 张占福 《物流技术》 2023年第3期34-37,122,共5页

研究了京津冀物流产业集群与区域经济的关系。首先,采用区位熵法对物流产业产值和物流产业就业人数两种不同指标下的京津冀物流产业集群发展水平进行测度;其次,采用灰色关联分析法对两种区位熵数值与京津冀区域经济分别进行灰色关联分析... 研究了京津冀物流产业集群与区域经济的关系。首先,采用区位熵法对物流产业产值和物流产业就业人数两种不同指标下的京津冀物流产业集群发展水平进行测度;其次,采用灰色关联分析法对两种区位熵数值与京津冀区域经济分别进行灰色关联分析;最后,根据研究结果提出相关对策建议。结果表明,目前北京市、天津市、河北省以及京津冀整体区域的物流产业集群有助于促进区域经济发展。京津冀应尽快提高物流服务水平、加强建设京津冀物流园区、完善物流保障机制和支持政策,从而提升物流产业集群对区域经济发展的促进作用。 展开更多

关键词 物流产业集群 区域经济 区位熵 灰色关联分析 京津冀

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铁路总承包方施工合同范围确定研究 被引量：3

7

作者 董巧婷 韩同银 +1 位作者 耿立艳 沈英明 《铁道工程学报》 EI 北大核心 2015年第5期102-105,共4页

研究目的:为解决铁路建设项目施工总承包合同管理过程中因合同范围不明确问题而导致的各种争议和纠纷,提供分析与研究的思路、方法和依据,以期保证项目参建各方公平地实现项目预期目标。研究结论:(1)施工合同范围确定的基础是概念范围,... 研究目的:为解决铁路建设项目施工总承包合同管理过程中因合同范围不明确问题而导致的各种争议和纠纷,提供分析与研究的思路、方法和依据,以期保证项目参建各方公平地实现项目预期目标。研究结论:(1)施工合同范围确定的基础是概念范围,核心是工作范围;(2)概念范围的确定依据是法律法规、规范性文件、合同和专业典籍;(3)工作范围的确定依据主要是清单计价指南和设计文件;(4)本研究成果可以为施工总承包方明确合同范围提供指导,也可以给合同其他参与方明确合同范围提供参考。 展开更多

关键词 铁路工程 范围管理 清单计价 概念范围 工作范围

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基于核主成分-最小二乘支持向量机的区域物流需求预测 被引量：7

8

作者 梁毅刚 耿立艳 张占福 《铁道运输与经济》 北大核心 2012年第11期63-67,共5页

概述区域物流需求预测方法,分别阐明核主成分分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)模型的原理,提出将核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,建立核主成分-最小二乘支持向量机(KPCA-LSSVM)预测模型。先利用KPCA对数据... 概述区域物流需求预测方法,分别阐明核主成分分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)模型的原理,提出将核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,建立核主成分-最小二乘支持向量机(KPCA-LSSVM)预测模型。先利用KPCA对数据进行预处理,消除变量之间的相关性,提取非线性主成分,再通过LSSVM对提取的非线性主成分进行训练,建立预测模型。最后,通过实例验证比较LSSVM与KPCA-LSSVM两种模型的预测性能。结果表明,KPCA-LSSVM的预测精度较LSSVM明显提高,是一种有效的中短期区域物流需求预测方法。 展开更多

关键词 区域物流 需求预测 最小二乘支持向量机 核主成分分析

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基于GRA与SVM-mixed的货运量预测方法 被引量：22

9

作者 梁宁 耿立艳 +1 位作者 张占福 梁毅刚 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期94-99,共6页

铁路货运量与其影响因素之间关系复杂,单一核函数支持向量机(SVM)难以进行准确描述,而且各因素对铁路货运量的影响程度具有差异性,若忽略这种差异性,将难以获得理想的铁路货运量预测结果.为此,本文提出一种基于灰色关联分析(GRA)与混合... 铁路货运量与其影响因素之间关系复杂,单一核函数支持向量机(SVM)难以进行准确描述,而且各因素对铁路货运量的影响程度具有差异性,若忽略这种差异性,将难以获得理想的铁路货运量预测结果.为此,本文提出一种基于灰色关联分析(GRA)与混合核函数支持向量机(SVM-mixed)的铁路货运量预测方法.该方法采用灰色关联分析确定各影响因素的权重,再将赋予权重的影响因素作为输入变量,构建多项式核函数与径向基核函数线性组合的SVM-mixed预测模型.针对SVM-mixed参数难以确定问题,采用果蝇优化算法(FOA)选择SVM-mixed最优参数.基于中国铁路货运量的实例分析表明,该方法可有效提高铁路货运量的预测精度,为准确预测铁路货运量提供了一种新途径. 展开更多

关键词 铁路运输 货运量 预测 灰色关联分析 混合核函数支持向量机

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基于波动聚集性的城际高铁客流量预测 被引量：13

10

作者 耿立艳 鲁荣利 李新杰 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1890-1896,共7页

由于受到众多因素的影响,城际高铁客流量序列呈现出波动聚集性特征,常用的预测方法很难准确揭示这种波动聚集性特征,一定程度上限制了城际高铁客流量预测精度的提高。为解决该问题,将自回归差分移动平均(ARIMA)模型与广义自回归条件异方... 由于受到众多因素的影响,城际高铁客流量序列呈现出波动聚集性特征,常用的预测方法很难准确揭示这种波动聚集性特征,一定程度上限制了城际高铁客流量预测精度的提高。为解决该问题,将自回归差分移动平均(ARIMA)模型与广义自回归条件异方差(GARCH)模型相结合,提出城际高铁客流量的ARIMA-GARCH预测模型。先构建城际高铁客流量序列的ARIMA模型,再利用GARCH模型刻画ARIMA模型残差的波动聚集性。利用某车站的城际高铁客流量数据检验ARIMA-GARCH模型的有效性。研究结果表明:ARIMA-GARCH模型刻画出了城际高铁客流量的波动聚集性特征,其短期、中期、长期预测精度均高于ARIMA模型。随着预测步数的增加,ARIMA-GARCH模型的预测精度逐渐下降。 展开更多

关键词 铁路运输 城际高铁 客流量 预测 ARIMA-GARCH模型

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物流需求预测方法研究进展 被引量：13

11

作者 耿立艳 张占福 《物流技术》 2020年第1期1-5,27,共6页

物流需求的准确预测对于物流发展政策的制定、物流基础设施的确定、物流市场态势的分析、物流资源利用率的提高等方面具有重要的理论意义和实际应用价值。从建模形式出发,将已有物流需求预测方法分为单一传统预测方法、单一智能预测方... 物流需求的准确预测对于物流发展政策的制定、物流基础设施的确定、物流市场态势的分析、物流资源利用率的提高等方面具有重要的理论意义和实际应用价值。从建模形式出发,将已有物流需求预测方法分为单一传统预测方法、单一智能预测方法、组合预测方法、混合预测方法四大类。其中,单一传统预测方法主要包括单纯的时间序列法、回归分析、数理统计方法等,单一智能预测方法主要涉及灰色预测法、神经网络、支持向量机以及它们的改进形式;组合预测方法主要归纳为三种组合形式:线性组合单一预测结果、非线性组合单一预测结果、修正单一预测结果;混合预测方法主要总结为三种混合形式:混合智能优化算法与单一预测方法、混合数据降维技术与智能预测方法、混合数据挖掘技术与智能预测方法。综述了四大类预测方法,从建模原理、优缺点及适用性等方面对四大类方法中的各预测模型进行评析,以期为物流需求研究人员寻到适合于不同物流需求预测任务的预测方法。 展开更多

关键词 物流需求 预测方法 单一预测方法 组合预测方法 混合预测方法

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回收电动自行车用铅酸电池的逆向物流网络规划设计 被引量：5

12

作者 耿立艳 张楠 张占福 《物流技术》 2020年第8期8-11,共4页

指出我国电动自行车用铅酸蓄电池回收利用存在相关政策不完善、市场体系不完善、技术水平低和消费者回收意识差等问题;接着提出设计回收电动自行车用铅酸蓄电池逆向物流网络的原则,设计逆向物流网络结构并说明各物流节点的功能;最后从... 指出我国电动自行车用铅酸蓄电池回收利用存在相关政策不完善、市场体系不完善、技术水平低和消费者回收意识差等问题;接着提出设计回收电动自行车用铅酸蓄电池逆向物流网络的原则,设计逆向物流网络结构并说明各物流节点的功能;最后从政府、企业和公众三个方面提出了完善这个逆向物流网络结构的建议。 展开更多

关键词 回收利用 电动自行车 铅酸电池 逆向物流 网络规划

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河北省物流业与金融业发展关系研究 被引量：1

13

作者 耿立艳 胡瑞 钟世珍 《物流技术》 2021年第1期63-66,共4页

依据河北省物流业与金融业发展关系,构建河北省物流业与金融业互动作用模型,通过回归分析证明物流业和金融业存在正向发展关系。为了加强河北省物流业和金融业的相互促进作用,推动二者之间的协调发展,分别从建立基于河北省经济的物流规... 依据河北省物流业与金融业发展关系,构建河北省物流业与金融业互动作用模型,通过回归分析证明物流业和金融业存在正向发展关系。为了加强河北省物流业和金融业的相互促进作用,推动二者之间的协调发展,分别从建立基于河北省经济的物流规划,引进培养高素质物流人才;建立基于河北省经济的合作关系,增强城市间物流业协作沟通能力;建立基于河北省经济的物流信息系统,加快产业升级转型等三个方面给出了发展建议。 展开更多

关键词 物流业 金融业 互动关系 河北省

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基于ARIMA-SVM的城际高铁客流量短期预测 被引量：8

14

作者 耿立艳 张占福 李达 《交通与运输》 2020年第6期42-45,共4页

为提高城际高铁客流量的短期预测精度,提出一种自回归差分移动平均(ARIMA)和支持向量机(SVM)相结合的城际高铁客流量组合预测模型(ARIMA-SVM模型)。利用ARIMA模型预测城际高铁客流量的线性特征,通过SVM修正ARIMA模型的预测残差。运用ARI... 为提高城际高铁客流量的短期预测精度,提出一种自回归差分移动平均(ARIMA)和支持向量机(SVM)相结合的城际高铁客流量组合预测模型(ARIMA-SVM模型)。利用ARIMA模型预测城际高铁客流量的线性特征,通过SVM修正ARIMA模型的预测残差。运用ARIMA-SVM模型、ARIMA模型和SVM分别预测某高铁站城际高铁客流量周数据,根据平均绝对误差(MAE)和平均百分比误差(MPE)2个指标比较3个模型的预测性能。结果表明,ARIMA-SVM模型的MAE和MPE值明显小于ARIMA模型和SVM的对应值。此外,相比于ARIMA模型和SVM,ARIMA-SVM模型更准确地预测城际高铁客流量的非线性变动特征。因此,ARIMA-SVM模型有效提高城际高铁周客流量的短期预测精度。 展开更多

关键词 城际高铁客流量 预测 自回归差分移动平均模型 支持向量机

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基于小波变换的RBFNN与LSSVM高铁客流量组合预测 被引量：1

15

作者 耿立艳 胡瑞 张占福 《交通工程》 2022年第4期27-32,39,共7页

由于受到诸多因素的影响,高铁客流量呈现出非线性、时变性等特征,单一预测法很难准确揭示这些复杂变化特征.为解决该问题,本文提出一种基于小波变换(wavelet)的径向基神经网络(RBFNN)与最小二乘支持向量机(LSSVM)高铁客流量组合预测方法... 由于受到诸多因素的影响,高铁客流量呈现出非线性、时变性等特征,单一预测法很难准确揭示这些复杂变化特征.为解决该问题,本文提出一种基于小波变换(wavelet)的径向基神经网络(RBFNN)与最小二乘支持向量机(LSSVM)高铁客流量组合预测方法.首先,先通过小波变换将高铁客流量数据序列分解为低频趋势分量序列与高频随机分量序列,再利用RBFNN和LSSVM分别预测这2种分量序列,最后将这2种分量序列的预测值叠加为最终组合预测值.以我国某高铁站客流量数据为例,验证wavele t-RBFN N-LSSVM组合预测法的有效性,结果表明,wavele t-RBFN N-LSSVM的RMSE、MAE、MPE、Theil、HRMSE、LLF值均小于RBFNN和LSSVM的对应值,且拟合优度R 2值为0.1118,高于RBFNN的0.0325和LSSVM的0.0070,相较于RBFNN和LSSVM的预测精度更高,适合于高铁客流量的短期预测. 展开更多

关键词 高铁客流量 组合预测方法 小波变换 径向基神经网络 最小二乘支持向量机

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基于客流分析的高铁开行方案研究 被引量：1

16

作者 耿立艳 赵玮 胡佳颖 《新财经》 2019年第2期78-79,共2页

文章在分析高铁客流影响因素、高铁客流分类、高铁客流特征基础上,研究了基于客流量的高铁列车开行方案。结果表明,地区路线、淡旺季以及客流变化因素都会对高铁客流量产生影响,应根据这些因素进行分析来适当调整高铁列车开行方案,进而... 文章在分析高铁客流影响因素、高铁客流分类、高铁客流特征基础上,研究了基于客流量的高铁列车开行方案。结果表明,地区路线、淡旺季以及客流变化因素都会对高铁客流量产生影响,应根据这些因素进行分析来适当调整高铁列车开行方案,进而提高高铁运营部门的效益。 展开更多

关键词 高铁客流 旅客 开行方案

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固体火箭发动机装药质量表征方法分析 被引量：1

17

作者 耿立艳 沈方 孙庆锋 《质量与可靠性》 2018年第5期5-8,共4页

对固体火箭发动机装药性能质量表征方法和结构完整性质量表征方法进行概述和分析,并结合质量管理工作实践,阐述发动机装药生产过程质量表征方法,同时指出发动机装药质量表征方法的不足,为提高固体火箭发动机装药质量表征方法发展提供思路。

关键词 发动机装药 质量 表征方法

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基于ANFIS的股指期货波动率预测

18

作者 耿立艳 张占福 《新财经》 2019年第21期12-15,共4页

将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)引入到股指期货合约收益波动率预测中,构建基于四维输入变量的ANFIS股指期货波动率预测模型。将前一期的收益波动率、开盘价格、最高价格、收盘价格作为输入变量,以当期收益波动率作为输出变量。以沪深... 将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)引入到股指期货合约收益波动率预测中,构建基于四维输入变量的ANFIS股指期货波动率预测模型。将前一期的收益波动率、开盘价格、最高价格、收盘价格作为输入变量,以当期收益波动率作为输出变量。以沪深300指数高频期货合约为例进行实证研究。根据RMSE、MAE、HRMSE、MPE、Theil、LLF和LELF值,四维输入变量ANFIS的高频收益波动率预测性能优于RBFNN和一维输入变量ANFIS。 展开更多

关键词 股指期货 波动率 自适应神经模糊推理系统

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基于粒子群最小二乘支持向量机的股指波动率预测

19

作者 耿立艳 祁召华 于建立 《新财经》 2019年第7期11-14,共4页

为了提高金融波动率的预测精度及建模速度,文章提出一种基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM-PSO)的波动率预测方法,利用LSSVM优良的非线性逼近能力预测波动率,通过PSO算法的全局快速优化特点选择LSSVM最优参数。以中国股市实... 为了提高金融波动率的预测精度及建模速度,文章提出一种基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM-PSO)的波动率预测方法,利用LSSVM优良的非线性逼近能力预测波动率,通过PSO算法的全局快速优化特点选择LSSVM最优参数。以中国股市实际交易数据为样本,通过样本内预测和样本外预测验证了该方法的有效性。结果表明,LSSVM-PSO模型具有较高的预测精度和计算效率,是一种有效的股指波动率预测方法。 展开更多

关键词 波动率预测 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法

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基于多维数据的高速公路服务水平实时判别方法 被引量：1

20

作者 赵文忠 耿立艳 +1 位作者 梁毅刚 张占福 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期240-246,共7页

随着高速公路的不断发展,交通信息逐渐呈现多元化,而将这些信息进行整合并对高速公路服务水平进行实时判别,对于后期的交通控制管理及实时高效提供道路信息至关重要.本文考虑了时间、天气、出行日期等多因素的影响,选用车速、密度作为... 随着高速公路的不断发展,交通信息逐渐呈现多元化,而将这些信息进行整合并对高速公路服务水平进行实时判别,对于后期的交通控制管理及实时高效提供道路信息至关重要.本文考虑了时间、天气、出行日期等多因素的影响,选用车速、密度作为高速公路服务水平评价指标,结合最小二乘支持向量机与聚类分析相关算法,提出了一种基于多维数据的高速公路服务水平实时判别模型,以实现对高速公路服务水平的参数预测及实时判别.选用河北省237 360组训练样本数据和6 048组预测样本数据验证了该模型的有效性.结果显示,该模型获得了较高的判别精度和较好的预测效果,是一种有效的高速公路服务水平实时判别方法. 展开更多

关键词 公路运输 高速公路 多维数据 服务水平 实时判别

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