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更新時間:2025.07.06
基于SVR的軌道交通客流量預測

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對各種城市軌道交通客流預測方法進行分析和比較,指出進行短期城軌客流預測的必要性。支持向量回歸方法作為以結構風險最小化原理為理論基礎的學習算法,可應用于軌道交通客流量預測。構建了城市軌道交通客流的預測模型,與BP神經網絡預測方法進行了比照試驗。

鐵路客運專線客流量預測的探討

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依據客運專線客流的成因,將其分為趨勢客流、誘增客流和轉移客流。運用灰色預測模型對趨勢客流進行預測;采用以GDP和常住人口數量作為影響因素的改進型重力模型對誘增客流進行探討;利用MNL(Multi-Nominal Logit)模型來預測轉移客流。以某規劃中的客運專線為例,對文中的預測模型進行闡述,以驗證本模型對于客運專線客流預測的正確性。

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