【摘 要】
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随着生活水平提高,铁路客运量的预测也越来越重要,铁路客运量数据非线性且非平稳,预测难度较大。为了使预测的结果更加准确,将经验模态分解模型与支持向量机模型进行组合,对
【基金项目】
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太原工业学院科学基金[2018LG05]
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随着生活水平提高,铁路客运量的预测也越来越重要,铁路客运量数据非线性且非平稳,预测难度较大。为了使预测的结果更加准确,将经验模态分解模型与支持向量机模型进行组合,对铁路的客运量数据进行预测。首先运用经验模态分解模型将铁路客运量数据分解,提取前三个不同频率的平稳分量以及余项;然后使用支持向量机分别对其进行回归预测,在建立模型时,使用滞后三个月的数据作为输入,当月数据作为输出;最后叠加每个分量的预测值,从而得到预测数据。
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