【摘 要】
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为了提高大型公共交通短期客流预测精度,提出了一种在利用集成经验模态分解原始数据的条件下,采用灰狼优化算法优化最小二乘支持向量机(EEMD-GWO-LSSVM)的算法,利用该算法实
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.71761024）;兰州局集团公司2019年科技发展项目计划
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为了提高大型公共交通短期客流预测精度,提出了一种在利用集成经验模态分解原始数据的条件下,采用灰狼优化算法优化最小二乘支持向量机(EEMD-GWO-LSSVM)的算法,利用该算法实现城市大型公共交通短期客流预测。该模型采用EEMD分解原始数据,将分解后的各个本征模函数(IMF)分量运用最小二乘支持向量机进行回归预测,最小二乘支持向量机的预测参数由灰狼算法进行优化。通过对西安地铁二号线北客站一个月进出站人数进行训练预测,将预测结果和支持向量机(SVM),自回归移动平均模型(ARIMA),仅利用灰狼优化参数的最
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