本文關鍵詞：基于支持向量回歸機的鐵路貨運訂車數(shù)預警方法

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【摘要】：采用主成分分析法遴選出與鐵路貨運訂車數(shù)關系密切且包括訂車數(shù)在內(nèi)的12個指標作為預警指標;將警報級別分為無警、低警、中警和高警4個;分別采用均勻取值法和非均勻取值法2種警報區(qū)間劃分法確定4個警報級別的警報區(qū)間;取警報區(qū)間的中間值作為對應的警報值。由這12個預警指標某一時間段的并歸一化處理后的指標值及對應2種警報區(qū)間劃分方法得到的2組警報值構建出2個樣本數(shù)據(jù)集。分別用這2個樣本數(shù)據(jù)集與多項式核函數(shù)、高斯徑向基核函數(shù)和Sigmoid函數(shù)組合成6種條件,分別進行支持向量回歸機(SVR)的訓練,根據(jù)訓練的預警效果提出基于均勻取值法和高斯徑向基核函數(shù)的SVR鐵路貨運訂車數(shù)預警方法。以2016年3—6月的鐵路貨運訂車數(shù)為例進行預警分析,驗證了該方法的適用性和有效性。該方法已應用于中國鐵路貨運營銷輔助決策系統(tǒng)預警模塊的開發(fā)中。
【作者單位】： 北京交通大學城市交通復雜系統(tǒng)理論與技術教育部重點實驗室;北京交通大學交通運輸學院;西南交通大學交通運輸與物流學院;
【關鍵詞】： 貨運組織 訂車數(shù)預警 支持向量回歸機 主成分分析法 核函數(shù)
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61374202);國家自然科學基金高鐵聯(lián)合基金重點資助項目(U1434207) 中國鐵路總公司科技研究開發(fā)計劃項目(2014X009-D)
【分類號】：U294.1
【正文快照】： 3.西南交通大學交通運輸與物流學院,四川成都610031)隨著鐵路貨運改革的不斷深入進行,貨運市場需求的波動變化也越來越受到重視。如何及時有效地應對貨運需求波動造成的影響,是鐵路決策管理部門需要科學規(guī)劃的關鍵問題。鐵路貨運訂車數(shù)反映了鐵路貨運的需求,直接影響著鐵路貨

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本文編號：975758