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基于无偏灰色残差理论的铁路客运量预测研究
被引量：
10
1
作者
吴华稳
《铁道运输与经济》
北大核心
2019年第5期121-126,共6页
铁路客运量作为铁路客运市场体系中的重要指标,反映铁路客运基本情况和发展水平,体现铁路在综合交通运输体系中的地位和作用。为了科学准确地预测"十三五"时期铁路客运量,在分析铁路客运量主要影响因素的基础上,构建基于无偏...
铁路客运量作为铁路客运市场体系中的重要指标,反映铁路客运基本情况和发展水平,体现铁路在综合交通运输体系中的地位和作用。为了科学准确地预测"十三五"时期铁路客运量,在分析铁路客运量主要影响因素的基础上,构建基于无偏灰色残差理论的铁路客运量预测模型。以24年铁路客运量数据为例,通过对比支持向量机SVM预测与RBF神经网络预测的结果,验证基于无偏灰色残差理论的铁路客运量预测模型预测精度较高,进而运用此模型预测铁路客运量未来5年的数据,为铁路客运生产组织和发展规划提供理论依据。
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关键词
铁路
SVM
RBF神经网络
残差理论
客运量预测
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题名
基于无偏灰色残差理论的铁路客运量预测研究
被引量：
10
1
作者
吴华稳
机构
北京交通大学交通运输学院
中国铁路信息科技有限责任公司研究院
国家
铁路
局市场监测评价中心
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2019年第5期121-126,共6页
基金
国家铁路局科技研究计划项目(KF2014-26)
文摘
铁路客运量作为铁路客运市场体系中的重要指标,反映铁路客运基本情况和发展水平,体现铁路在综合交通运输体系中的地位和作用。为了科学准确地预测"十三五"时期铁路客运量,在分析铁路客运量主要影响因素的基础上,构建基于无偏灰色残差理论的铁路客运量预测模型。以24年铁路客运量数据为例,通过对比支持向量机SVM预测与RBF神经网络预测的结果,验证基于无偏灰色残差理论的铁路客运量预测模型预测精度较高,进而运用此模型预测铁路客运量未来5年的数据,为铁路客运生产组织和发展规划提供理论依据。
关键词
铁路
SVM
RBF神经网络
残差理论
客运量预测
Keywords
Railway
SVM
RBF Neural Network
Residual Theory
Passenger Traffic Forecast
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
发文年
被引量
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1
基于无偏灰色残差理论的铁路客运量预测研究
吴华稳
《铁道运输与经济》
北大核心
2019
10
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