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基于粒子群优化偏最小二乘的铁路客运量预测

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成果类型:
期刊论文
作者:
梁小林;杜晓慧
作者机构:
长沙理工大学 数学与计算科学学院,湖南 长沙,410076
[杜晓慧; 梁小林] 长沙理工大学
语种:
中文
关键词:
偏最小二乘;粒子群优化;铁路客运量;预测
关键词(英文):
partial least squares;particle swarm optimization;railway passenger traffic;forecast
期刊:
湖南文理学院学报(自然科学版)
ISSN:
1672-6146
年:
2014
期:
4
页码:
6-10
基金类别:
基金项目:国家自然科学基金资助项目(11171044) 湖南省研究生课题资助(JG20138040).
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与统计学院
摘要:
通过对1997-2012年铁路客运量的影响因素进行分析,建立偏最小二乘回归模型,并用实际的铁路客运量与预测值进行比较,检验出模型的预测误差较大.为了提高模型的预测精度,采取粒子群优化算法优化回归系数,得到一个新的模型.经检验,该模型的预测误差由原模型的3.04%降到1.01%.最后用该模型预测出2013-2014年的铁路客运量分别为210.9705千万人和227.3688千万人.
摘要(英文):
By analyzing the influence factors of railway passenger traffic from 1997 to 2007, partial least-squares regression model were established, then actual and predicted values of railway passenger traffic were compared, and the model prediction error was relatively high. In order to improve the prediction accuracy of the model, PSO optimization algorithm was adopted to optimize the regression coefficients, then a new model was got. Upon examination, the prediction error of the model dropped to 1.01%from original 3.04%. Finally the railway passenger traffic from 2013 to 2014 which we use this mode...

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