【摘 要】
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针对城市轨道交通客流预测问题，采用离散一维Daub4小波分析方法对某一时间段的原始客流时问序列数据进行分解；以分解得到的高频分量和低频分量为样本数据，对最小二乘支持向量机
【机 构】
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北京交通大学电子信息工程学院,北京市轨道交通指挥中心
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针对城市轨道交通客流预测问题，采用离散一维Daub4小波分析方法对某一时间段的原始客流时问序列数据进行分解；以分解得到的高频分量和低频分量为样本数据，对最小二乘支持向量机进行训练，确定最小二乘支持向量机的核参数一，以及系数a和b。利用训练后的最小二乘支持向量机预测未来一段时问客流时间序列数据的高频分量和低频分量，然后再利用Daub4小波分析方法对预测的高频分量和低频分量进行数据重构，从而得到预测的未来一段时间客流时间序列数据。与历史平均预测法和灰色预测法进行比较，结果表明，基于小波分析的支持向量机客流预测
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