申请/专利权人：国家铁路局市场监测评价中心;西南交通大学

申请日：2023-05-11

公开（公告）日：2023-12-01

公开（公告）号：CN117151269A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/30;G06F17/18;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.19#实质审查的生效;2023.12.01#公开

摘要：本发明涉及数据预测技术领域，具体涉及基于EMD‑APSO‑SVR模型铁路货运量预测方法，本发明在综合考虑铁路货运量受GDP、铁路营业里程、原煤产量、钢材产量、第二产业增加值以及流行性传染病感染等因素情况下，对选取的货运量序列进行EMD处理，得到不同时间尺度下的本征模态函数和残差；通过自适应变异策略下的粒子群算法优化SVR模型的参数，并利用优化后的组合模型对各IMF分量分别进行预测，相加得到最终结果。本文建立的EMD‑APSO‑SVR模型的平均绝对百分比误差仅有0.22％，该模型能有效提升铁路货运量短期内的预测精度。

主权项：1.基于EMD-APSO-SVR模型铁路货运量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：货运量原始序列进行序列分解；S2：进行关键影响因素与货运量相关性分析；S3：对影响因素的时间序列数据进行序列分解；S4：将经过序列分解后的数据进行模型优化与预测；S5：对得到的预测结果进行评价。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国家铁路局市场监测评价中心;西南交通大学 基于EMD-APSO-SVR模型铁路货运量预测方法

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