基于XGBoost算法的铁路旅客退票率预测研究

摘要：

旅客退票后释放的空闲席位被有效再利用是铁路部门研究的重点课题之一,对退票情况进行预测,是实现对此部分席位提前规划和合理管理的前提,可以满足更多旅客的出行需求.研究铁路旅客退票率预测,首先,分析了退票率数据的特点,设计了EW-DBSCAN算法对旅客退票率进行离散化处理;然后,基于梯度算法在目标离散化区间计算出满足误差范围的最优预测退票率;最后,利用基于贝叶斯参数最优化的XGBoost算法对旅客退票率进行分类,并预测各区段的退票率.最后对该分类方法进行验证,并与其他方法进行对比,结果表明本文的分类算法精确度较高.

关键词：铁路客票、退票率、离散化、梯度算法、XGBoost算法、贝叶斯算法

所属期刊栏目：41

分类号：U293.1(铁路运输管理工程)

资助基金：中国铁路总公司科技研究开发计划2017X004-C,2017X001-C

在线出版日期：2020-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：19-25