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航空客运量预测
  • ISSN号：1671-1815
  • 期刊名称：科学技术与工程
  • 时间：0
  • 页码：7503-7505
  • 语言：中文
  • 分类：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]中国民用航空飞行学院航空运输管理管理学院,广汉618307
  • 相关基金：国家自然科学基金（60472129,60776820）资助
  • 相关项目：基于航班机型分配的航空公司机队规划方法研究
作者： 敖小琴|张桥艳|孙宏|
关键词： SVM, 参数寻优, 客运量预测, SVM parameter optimizationpassenger traffic forecast
中文摘要：

分析SVM的非线性回归预测基本原理，分别选用不同的核函数进行拟合训练预测。然后利用LIBSVM软件求解，利用Python和Gnuplot对核函数的参数寻优。把1975年到2006年全国的客运量数据和其他相关指标作为学习样本，验证寻优参数得到训练模型预测结果的可靠性。

英文摘要：

Non-linear predictive theory, is analyzed, different kinds of kernel functions are chosen to do fit training and extrapolation forecast analysis. Then LIBSVM is used to solve the model, Python and Gnuplot are used to find the optimal parameters. The 1975 -2006 National passenger traffic data and other related indicators are taten as a learning sample, then the validity of the training model after parameter optimization is verified.

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期刊信息
  • 《科学技术与工程》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国技术经济学会
  • 主编：明廷华
  • 地址：北京市学院南路86号
  • 邮编：100081
  • 邮箱：ste@periodicals.net.cn
  • 电话：010-62118920
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-1815
  • 国内统一刊号：ISSN：11-4688/T
  • 邮发代号:2-734
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:29478