【摘 要】
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针对区域货运量预测中影响因素多、样本数量小的问题，提出了互信息MI与LIBSVM支持向量回归以及状态空间时间序列相结合的预测方法，采用MI进行高维度特征降维后，以新的低维空间作
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院,纽约州立大学布法罗分校土木工程学院
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针对区域货运量预测中影响因素多、样本数量小的问题，提出了互信息MI与LIBSVM支持向量回归以及状态空间时间序列相结合的预测方法，采用MI进行高维度特征降维后，以新的低维空间作为样本输入，分别建立LIBSVM支持向量回归和状态空间时间序列预测模型。通过重庆市货运量预测实验结果及对比分析表明，该方法在进行有效预测的同时能够改善预测精度，相对误差约为0．06。
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