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基于EMD-APSO-SVR组合模型的铁路货运量预测
| 题名： | 基于EMD-APSO-SVR组合模型的铁路货运量预测 |
| 作者： | 韩纯良 1 李默涵 1 洒雨 1 周琳 2 吴林鸿 2 薛锋 2,3,4 |
| 作者单位： | 1. 国家铁路局市场监测评价中心2. 西南交通大学交通运输与物流学院3. 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室4. 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室 |
| 关键词： | 关键词：铁路货运量预测;新冠疫情;经验模态分解;自适应粒子群算法;支持向量机回归模型; |
| 摘要： | 摘要：为了提高铁路货运量预测的准确性，减少类似新冠疫情这样突发事件对现有预测结果的不稳定影响，提出一种基于EMD和APSO优化的SVR组合预测模型。在综合考虑铁路货运量受GDP、铁路营业里程、原煤产量、钢材产量、第二产业增加值以及新冠疫情等因素情况下，对选取的货运量序列进行EMD处理，得到不同时间尺度下的IMF和残差；通过APSO优化SVR模型的参数，并利用优化后的组合模型对各IMF分量分别进行预测，相加得到最终结果。将APSO-SVR模型与EMDAPSO-SVR模型的预测状况进行对比，结果表明，本文建立的EMD-APSO-SVR模型的预测结果误差更小，其预测值与真实值的测定系数高于APSO-SVR模型；前者的平均绝对百分比误差仅有0.22%，能有效提升铁路货运量短期内的预测精度。 |
| 期刊名称： | 综合运输 |
| 出版日期： | 202404 |
| 出版年： | 2024 |
| 期： | 10 |
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