基于灰色关联分析的LS.pdf

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1、第34卷第3期铁道学报Vol.34No.32012年3月JOURNALOFTHECHINARAILWAYSOCIETYMarch2012文章编号:1001-8360(2012)03-0001-06基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测耿立艳1,张天伟2,赵鹏3(1.石家庄铁道大学经济管理学院,河北石家庄050043;2.石家庄铁道大学交通运输学院,河北石家庄050043;3.河北科技师范学院欧美学院,河北秦皇岛066004)摘要:为提高对铁路货运量的预测精度及建模速度,在分析货运量影响因素基础上,提出基于灰

2、色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测方法。将货运量影响因素分为社会需求与铁路供给两方面因素,采用灰色关联分析法对两方面因素与货运量进行相关性分析,根据灰色关联度值,结合定性分析筛选LS-SVM输入变量,简化LS-SVM结构,再通过随机权重粒子群(SIWPSO)算法优化选择LS-SVM模型参数。通过对我国1980~2009年铁路货运量实例分析表明:该方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度。关键词:铁路货运量;预测;灰色关联分析;最小二乘支持向量机中图分类号:U294.13文献标志码:Adoi:10.3969/j.

3、issn.1001-8360.2012.03.001ForecastofRailwayFreightVolumesBasedonLS-SVMwithGreyCorrelationAnalysisGENGLi-yan,ZHANGTian-wei,ZHAOPeng(1.SchoolofEconomicsandManagement,ShijiazhuangTiedaoUniversity,Shijiazhuang050043,China;2.SchoolofTransportation,ShijiazhuangTied

4、aoUniversity,Shijiazhuang050043,China;3.E&ACollegeofHebeiNormalUniversityofScience&Technology,Qinhuangdao066004,China)Abstract:Onthebasisofanalyzingtheinfluencingfactorsofrailwayfreightvolumes,theLS-SVMrailwayfreightvolumeforecastmethodwithgreycorrelationanal

5、ysiswasproposedtoimprovethepredictingaccuracyandmodelingspeedofrailwayfreightvolumes.Theinfluencingfactorsofrailwayfreightvolumesweredividedintosocialdemandfactorsandrailwaysupplyfactors.Correlationsbetweenthetwo-categoryfactorsandrail-wayfreightvolumeswerean

6、alyzedrespectivelybygreycorrelationanalysis.TheinputvariablesofLS-SVMwerescreenedbythegreycorrelationdegreevaluetogetherwithqualitativeanalysistosimplifytheLS-SVMstructure.Finally,thestochasticinertiaweightPSO(SIWPSO)algorithmwasusedtooptimizetheparametersoft

7、heLS-SVMmodel.Statisticsoftherailwayfreightvolumesfrom1980to2009indicatethattheproposedforecastmethodprovidesabetterconvergencerateandhigherpredictingaccuracy.Keywords:railwayfreightvolumes;forecast;greycorrelationanalysis;LS-SVM铁路运输系统是一个受多种因素共同作用的复杂同时与自身供给因素

8、,如日开行货物列车对数、列车牵[1]动态系统,具有的不确定性、随机性和模糊性导致铁引质量等有关。各因素对铁路货运量影响程度不同且路货运量预测的复杂性。铁路货运量不仅受国民经济随时间发生变化,这种错综复杂的内在关系决定铁路因素,如国民经济发展水平、工业发展规模等影响,还货运量与影响因素之间存在复杂的非线性关系,难以受经济结构因素,如产业结构比重、工业结构等影响,用精确的数学

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