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基于EEMD-MGSVM的高速铁路多断面短期客流预测
| 论文题名： | 基于EEMD-MGSVM的高速铁路多断面短期客流预测 |
| 关键词： | 高速铁路;短期客流预测;多维时间序列;EEMD-MGSVM方法 |
| 摘要： | 21世纪以来，中国高速铁路取得举世瞩目的成就。中国已成为世界范围内高速铁路运营里程最长、在建规模最大的国家。随着我国高速铁路的快速发展，“市场需求决定运输供给”将成为高速铁路运营管理的准则。高速铁路的短期客流预测不仅是编制列车开行方案的依据，也是进行票额配置和收益管理的基础，其重要性日益凸显。已有的短期客流预测方法在预测精度方面尚有提高的空间，因此，研究高速铁路的短期客流预测方法具有重要现实意义。 基于多断面客流相关性原理，本文探索研究了高速铁路多断面短期客流预测问题。首先，在综述国内外短期客流预测研究现状的基础上，构建了论文的研究框架，并界定了相关概念;其次，分析高速铁路客流相关特征，从参数、非参数和组合预测三个方面归纳客流预测方法和模型，为高速铁路多断面短期客流预测模型的构建奠定理论基础;第三，引入多维时间序列分析方法分析高速铁路客流数据，判断断面客流相关性，提出高速铁路多断面短期客流预测方法，并建立了基于EEMD-MGSVM的高速铁路多断面短期客流预测模型。最后，运用武广高速铁路客流数据对多断面短期客流预测模型进行实证研究，并将预测结果与单断面短期客流预测结果进行比较，结果表明，基于EEMD-MGSVM的多断面短期客流预测模型具有更好的精度，平均百分误差(MAPE)减小了5.69％，平均绝对偏差(MAD)减少了10.76，平均均方误差(MSE)，减少了0.0117，平方相关性增加了0.064，验证了所建模型的正确性和有效性。 |
| 作者： | 张佩 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 姜秀山 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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