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以高速铁路泰安站到达客流为研究对象,从客流数据的时频特性角度分析客流的特征,并结合经验模态分解法的时频分析优势以及遗传算法优化的神经网络的拟合能力,探索可行组合预测算法,以泰安站到达客流数据为例进行了实例分析,比较不同的IMF分量重构方法并确定了较优方案。
基于EEMD-GA-BP的组合客流预测算法研究
【摘 要】
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以高速铁路泰安站到达客流为研究对象,从客流数据的时频特性角度分析客流的特征,并结合经验模态分解法的时频分析优势以及遗传算法优化的神经网络的拟合能力,探索可行组合预
【机 构】
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中国铁道科学研究院铁道技术研修学院,中国铁道科学研究院电子计算技术研究所
【出 处】
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铁路计算机应用
【发表日期】
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2016年3期
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