Application of Support Vector Regression in Prediction of Railway Passenger Volume Time Serial
支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用

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。