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基于EMD-APSO-SVR组合模型的铁路货运量预测
1
作者
韩纯良
李默涵
+3 位作者
洒雨
周琳
吴林鸿
薛锋
《综合运输》
2024年第4期132-140,180,共10页
为了提高铁路货运量预测的准确性,减少类似新冠疫情这样突发事件对现有预测结果的不稳定影响,提出一种基于EMD和APSO优化的SVR组合预测模型。在综合考虑铁路货运量受GDP、铁路营业里程、原煤产量、钢材产量、第二产业增加值以及新冠疫...
为了提高铁路货运量预测的准确性,减少类似新冠疫情这样突发事件对现有预测结果的不稳定影响,提出一种基于EMD和APSO优化的SVR组合预测模型。在综合考虑铁路货运量受GDP、铁路营业里程、原煤产量、钢材产量、第二产业增加值以及新冠疫情等因素情况下,对选取的货运量序列进行EMD处理,得到不同时间尺度下的IMF和残差;通过APSO优化SVR模型的参数,并利用优化后的组合模型对各IMF分量分别进行预测,相加得到最终结果。将APSO-SVR模型与EMDAPSO-SVR模型的预测状况进行对比,结果表明,本文建立的EMD-APSO-SVR模型的预测结果误差更小,其预测值与真实值的测定系数高于APSO-SVR模型;前者的平均绝对百分比误差仅有0.22%,能有效提升铁路货运量短期内的预测精度。
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关键词
铁路货运量预测
新冠疫情
经验模态分解
自适应粒子群算法
支持向量机回归模型
原文传递
题名
基于EMD-APSO-SVR组合模型的铁路货运量预测
1
作者
韩纯良
李默涵
洒雨
周琳
吴林鸿
薛锋
机构
国家铁路局市场监测评价中心
西南交通大学交通运输与物流学院
西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室
西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室
出处
《综合运输》
2024年第4期132-140,180,共10页
基金
国家铁路局科研项目(市场委合2022-3号)。
文摘
为了提高铁路货运量预测的准确性,减少类似新冠疫情这样突发事件对现有预测结果的不稳定影响,提出一种基于EMD和APSO优化的SVR组合预测模型。在综合考虑铁路货运量受GDP、铁路营业里程、原煤产量、钢材产量、第二产业增加值以及新冠疫情等因素情况下,对选取的货运量序列进行EMD处理,得到不同时间尺度下的IMF和残差;通过APSO优化SVR模型的参数,并利用优化后的组合模型对各IMF分量分别进行预测,相加得到最终结果。将APSO-SVR模型与EMDAPSO-SVR模型的预测状况进行对比,结果表明,本文建立的EMD-APSO-SVR模型的预测结果误差更小,其预测值与真实值的测定系数高于APSO-SVR模型;前者的平均绝对百分比误差仅有0.22%,能有效提升铁路货运量短期内的预测精度。
关键词
铁路货运量预测
新冠疫情
经验模态分解
自适应粒子群算法
支持向量机回归模型
Keywords
Railway Freight Volume Forecast
COVID-19
Empirical Mode Decomposition
Adaptive Particle Swarm Optimization
Support Vector Regression
分类号
U2-9 [交通运输工程—道路与铁道工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EMD-APSO-SVR组合模型的铁路货运量预测
韩纯良
李默涵
洒雨
周琳
吴林鸿
薛锋
《综合运输》
2024
0
原文传递
已选择
0
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