本文關(guān)鍵詞：基于支持向量回歸機(jī)的鐵路貨運(yùn)訂車數(shù)預(yù)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(yùn)訂車數(shù)關(guān)系密切且包括訂車數(shù)在內(nèi)的12個(gè)指標(biāo)作為預(yù)警指標(biāo);將警報(bào)級(jí)別分為無(wú)警、低警、中警和高警4個(gè);分別采用均勻取值法和非均勻取值法2種警報(bào)區(qū)間劃分法確定4個(gè)警報(bào)級(jí)別的警報(bào)區(qū)間;取警報(bào)區(qū)間的中間值作為對(duì)應(yīng)的警報(bào)值。由這12個(gè)預(yù)警指標(biāo)某一時(shí)間段的并歸一化處理后的指標(biāo)值及對(duì)應(yīng)2種警報(bào)區(qū)間劃分方法得到的2組警報(bào)值構(gòu)建出2個(gè)樣本數(shù)據(jù)集。分別用這2個(gè)樣本數(shù)據(jù)集與多項(xiàng)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(jìn)行支持向量回歸機(jī)(SVR)的訓(xùn)練,根據(jù)訓(xùn)練的預(yù)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(yùn)訂車數(shù)預(yù)警方法。以2016年3—6月的鐵路貨運(yùn)訂車數(shù)為例進(jìn)行預(yù)警分析,驗(yàn)證了該方法的適用性和有效性。該方法已應(yīng)用于中國(guó)鐵路貨運(yùn)營(yíng)銷輔助決策系統(tǒng)預(yù)警模塊的開發(fā)中。
【作者單位】： 北京交通大學(xué)城市交通復(fù)雜系統(tǒng)理論與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院;西南交通大學(xué)交通運(yùn)輸與物流學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 貨運(yùn)組織 訂車數(shù)預(yù)警 支持向量回歸機(jī) 主成分分析法 核函數(shù)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61374202);國(guó)家自然科學(xué)基金高鐵聯(lián)合基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(U1434207) 中國(guó)鐵路總公司科技研究開發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2014X009-D)
【分類號(hào)】：U294.1
【正文快照】： 3.西南交通大學(xué)交通運(yùn)輸與物流學(xué)院,四川成都610031)隨著鐵路貨運(yùn)改革的不斷深入進(jìn)行,貨運(yùn)市場(chǎng)需求的波動(dòng)變化也越來(lái)越受到重視。如何及時(shí)有效地應(yīng)對(duì)貨運(yùn)需求波動(dòng)造成的影響,是鐵路決策管理部門需要科學(xué)規(guī)劃的關(guān)鍵問(wèn)題。鐵路貨運(yùn)訂車數(shù)反映了鐵路貨運(yùn)的需求,直接影響著鐵路貨

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