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基于GRA与SVM-mixed的货运量预测方法
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上传时间: 2021-03-14
详细说明：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.
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