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基于Adaboost-CART模型的动卧列车客座率预测
被引量：
5
1
作者
王煜
方伟
+1 位作者
王亮
薛冰
《中国铁路》
2019年第10期34-38,共5页
由于动卧列车运行距离较长,主要竞争对手为同区间航空运输,航空票价水平和动态浮动会对动卧列车客流产生影响,因此从航空票价角度,研究动卧列车客座率。选取CART模型作为弱学习器,通过Adaboost集成学习算法将弱学习器训练为强学习器,即...
由于动卧列车运行距离较长,主要竞争对手为同区间航空运输,航空票价水平和动态浮动会对动卧列车客流产生影响,因此从航空票价角度,研究动卧列车客座率。选取CART模型作为弱学习器,通过Adaboost集成学习算法将弱学习器训练为强学习器,即采用Adaboost-CART模型实现对动卧列车客座率的预测。以京沪高铁动卧列车为例,对该方法进行验证,结果表明:利用Adaboost-CART模型能够较好地对动卧列车客座率进行预测,且精度优于单一CART模型和多元回归模型等传统预测方法,验证了Adaboost-CART模型的有效性和可靠性。
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关键词
动卧列车
客座率
航空票价
Adaboost-CART模型
集成学习
学习器
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题名
基于Adaboost-CART模型的动卧列车客座率预测
被引量：
5
1
作者
王煜
方伟
王亮
薛冰
机构
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
中国国家铁路集团有限公司
出处
《中国铁路》
2019年第10期34-38,共5页
基金
中国铁路总公司科技研究开发计划项目（N2018X009、2018F012）
文摘
由于动卧列车运行距离较长,主要竞争对手为同区间航空运输,航空票价水平和动态浮动会对动卧列车客流产生影响,因此从航空票价角度,研究动卧列车客座率。选取CART模型作为弱学习器,通过Adaboost集成学习算法将弱学习器训练为强学习器,即采用Adaboost-CART模型实现对动卧列车客座率的预测。以京沪高铁动卧列车为例,对该方法进行验证,结果表明:利用Adaboost-CART模型能够较好地对动卧列车客座率进行预测,且精度优于单一CART模型和多元回归模型等传统预测方法,验证了Adaboost-CART模型的有效性和可靠性。
关键词
动卧列车
客座率
航空票价
Adaboost-CART模型
集成学习
学习器
Keywords
EMU sleeping train
seating rate
air fare
Adaboost-CART model
integrated learning
learner
分类号
U293.13 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
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被引量
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1
基于Adaboost-CART模型的动卧列车客座率预测
王煜
方伟
王亮
薛冰
《中国铁路》
2019
5
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