【摘 要】
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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
【机 构】
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河北省高速公路廊坊北三县管理处,石家庄铁道大学经济管理学院,石家庄铁道大学四方学院,曼彻斯特城市大学商学院
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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
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