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城际高铁客流智能预测研究


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城际高铁客流智能预测研究
  • 书号：9787030858696
    作者：耿立艳,魏嘉骏,张占福
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：215
    字数：300000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2026-08-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥168.00元
    售价： ￥132.72元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书针对城际高铁客流预测中面临的数据、模型和预测性能等问题，在深入分析城际高铁客流特征和客流数据特点的基础上，基于统计学习理论、非线性理论、灰色理论、机器学习和组合预测等多学科理论与方法，提出了基于人工智能的预测理论与方法，包括GARCH类模型的神经网络、ARIMA与SVM模型、PSO-PSR-LSSVM模型和基于数据分解的智能组合模型，以提高城际高铁客流的预测性能。本书完善了城际高铁客流预测理论和方法研究体系，对城际高铁规划、建设、管理、运营具有重要的实际意义和应用价值。
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    第1章 导论 1
    1.1 城际高铁 1
    1.2 城际高铁客流形成机理 8
    1.3 城际高铁客流影响因素 10
    1.4 城际高铁客流预测研究发展趋势 14
    1.5 本章小结 26
    参考文献 26
    第2 章 城际高铁客流预测方法研究 33
    2.1 基于统计理论的城际高铁客流预测方法 33
    2.2 基于非线性理论的城际高铁客流预测方法 41
    2.3 基于灰色理论的城际高铁客流预测方法 53
    2.4 基于机器学习的城际高铁客流预测方法 55
    2.5 基于组合的城际高铁客流预测方法 61
    2.6 本章小结 68
    参考文献 69
    第3 章 基于GARCH 类模型的神经网络城际高铁客流智能预测研究 72
    3.1 城际高铁客流波动聚集性分析方法 72
    3.2 GARCH类模型 74
    3.3 WNN 78
    3.4 GARCH类-WNN模型 92
    3.5 基于GARCH 类-WNN模型的城际高铁客流预测 99
    3.6 本章小结 112
    参考文献 113
    第4 章 基于ARIMA模型与SVM模型结合的城际高铁客流智能预测研究 115
    4.1 城际高铁客流周期特性 115
    4.2 ARIMA模型 117
    4.3 SVM模型 121
    4.4 ARIMA-SVM组合模型 127
    4.5 基于ARIMA-SVM模型的城际高铁客流预测 129
    4.6 本章小结 134
    参考文献 135
    第5 章 基于相空间重构的LSSVM城际高铁客流智能预测研究 138
    5.1 城际高铁客流混沌特性判定方法 138
    5.2 相空间重构技术 143
    5.3 最小二乘支持向量机 150
    5.4 相空间重构-LSSVM模型 158
    5.5 实证研究 159
    5.6 本章小结 173
    参考文献 174
    第6 章 基于数据分解的城际高铁客流智能组合预测方法研究 176
    6.1 基于EEMD的城际高铁客流组合预测方法 176
    6.2 基于小波变换的城际高铁客流组合预测方法 190
    6.3 基于X12季节调整的城际高铁客流组合预测方法 200
    6.4 本章小结 210
    参考文献 211
    第7 章 结论与展望 213
    7.1 主要结论 213
    7.2 进一步研究展望 214
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