基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：34

分类号：U294.13(铁路运输管理工程)

资助基金：河北省交通运输厅科技计划项目R-2010100;国家软科学研究计划项目2010GXQ5D320;教育部人文社会科学研究青年基金项目11YJC790048

在线出版日期：2012-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-6