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灰色支持向量机在机场吞吐量预测中的应用
  • ISSN号:1007-6735
  • 期刊名称:《上海理工大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:N945[自然科学总论—系统科学]
  • 作者机构:[1]上海理工大学管理学院,上海200093
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(71171136)
中文摘要:

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.

英文摘要:

The deficiency of current methods for predicting the airport total cargo was analysed and the grey support vector machine combination model was introduced to predict the airport total cargo. The ratio sequence of the actual values to the results predicted by the gray model was regarded as an input of the support vector machine model, and the radial basis function was selected as a kernel function. By use of cross-validation method the optimal parameter was searched. The support vector machine model was then applied to predict the real ratio sequence,and finally the result was restored to the value of the airport total cargo by using again the gray model. The total cargo of Shanghai airport was taken as an example to illustrate the feasibility of the model,and its results were compared with those predicted by the gray model and the support vector machine model.

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期刊信息
  • 《上海理工大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海市教育委员会
  • 主办单位:上海理工大学
  • 主编:庄松林
  • 地址:上海市军工路516号489信箱
  • 邮编:200093
  • 邮箱:xbzrb@USST.edu.cn
  • 电话:021-55277251
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-6735
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1739/T
  • 邮发代号:4-401
  • 获奖情况:
  • 上海市高等学校优秀自然科学学报一等奖,1999年获全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优...,1995年获机械工业部优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5359