灰色支持向量机在机场吞吐量预测中的应用

被引：11

作者：

徐勤兰

樊重俊

张鹏

机构：

[1] 上海理工大学管理学院

来源：

上海理工大学学报 | 2012年 / 34卷 / 04期

关键词：

机场货邮吞吐量; 灰色模型; 支持向量机模型; 灰色支持向量机组合模型;

D O I：

10.13255/j.cnki.jusst.2012.04.005

中图分类号：

V352 []; N941.5 [灰色系统理论]; O242.1 [数学模拟];

学科分类号：

摘要：

在分析传统预测方法不足的基础上,利用灰色支持向量机组合分析模型,以实际值与灰色模型预测值的比值序列作为支持向量机模型的输入,选取径向基函数为核函数,并通过交叉验证法选取最优参数,利用支持向量机模型分析预测比值序列,最后通过灰色模型还原为货邮吞吐量的预测值.以上海机场货邮吞吐量为例,对灰色支持向量机模型进行了实证分析,并与灰色模型、支持向量机模型进行了对比.

引用

页码：347 / 350

页数：4

共 9 条

[1] SVM分类核函数及参数选择比较
奉国和
[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47 (03) : 123 - 124+128
[2] 机场吞吐量预测方法探讨
张慧
王喆
[J]. 中国民用航空, 2008, (10) : 67 - 68
[3] 多参数装备费用的支持向量机预测
朱家元
张喜斌
张恒喜
裴静
[J]. 系统工程与电子技术, 2003, (06) : 701 - 703
[4] 基于模板匹配与支持矢量机的人脸检测
梁路宏
艾海舟
肖习攀
叶航军
徐光祐
张钹
[J]. 计算机学报, 2002, (01) : 22 - 29
[5] 支持向量机预测模型的构建及其应用[D]. 董雁萍.西安理工大学. 2010
[6] 基于支持向量机的航段运量预测研究[D]. 王芳.南京航空航天大学. 2007
[7] 灰理论基础[M]. 华中科技大学出版社 , 邓聚龙著, 2002
[8] Volatility forecasting from multiscale and high-dimensional market data[J] . Valeriy V. Gavrishchaka,Supriya B. Ganguli.Neurocomputing . 2003 (1)
[9] Using support vector machines for time series prediction[J] . U Thissen,R van Brakel,A.P de Weijer,W.J Melssen,L.M.C Buydens.Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems . 2003 (1)

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