基于主成分分析和粒子群优化的支持向量机对汽车站客运量的预测

摘要：

客运量预测是客运站建设的重要环节,它是反映车站建设规模和生产能力的重要指标.文中通过分析各种已有预测方法的不足,引入主成分分析法和粒子群优化算法对支持向量机进行改进,提出基于改进支持向量机的汽车站客运量预测方法,并通过对漳州市长泰县汽车站客运量数据的分析验证了该方法的有效性.

关键词：汽车运输、客运站、客运量、主成分分析、粒子群优化(PSO)、支持向量机(SVM)

分类号：U492.1(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2016-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：71-74