%0 Journal Article
%T Application of Support Vector Regression in Prediction of Railway Passenger Volume Time Serial<br>支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用
%A XIA Guo-en
%A ZENG Shao-hua
%A JIN Wei-dong
%A <br>夏国恩
%A 曾绍华
%A 金炜东
%J 计算机应用研究
%D 2006
%I 
%X 针对目前铁路客运量预测方法的不足，采用ε支持向量回归机(εSVR)对铁路客运量时间序列进行预测。分析εSVR原理, 对1980—1998年的铁路客运量进行归一化处理，建立铁路客运量时间序列SVR预测模型, 并进行仿真试验。对比分析εSVR与标准的BP人工神经网络预测结果, 证明εSVR预测结果更准确、 精度更高。
%K 铁路客运量
%K ε支持向量回归机
%K 人工神经网络
%K 时间序列预测
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=5DB718DB54630581&yid=37904DC365DD7266&vid=EA389574707BDED3&iid=F3090AE9B60B7ED1&sid=F1A8654ADB4E656E&eid=B1F98368A47B8888&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=2&reference_num=11