Journal: 北京交通大学学报

Key Words: 货运组织; 订车数预警; 支持向量回归机; 主成分分析法; 核函数;

Abstract: 采用主成分分析法遴选出与铁路货运订车数关系密切且包括订车数在内的12个指标作为预警指标;将警报级别分为无警、低警、中警和高警4个;分别采用均匀取值法和非均匀取值法2种警报区间划分法确定4个警报级别的警报区间;取警报区间的中间值作为对应的警报值。由这12个预警指标某一时间段的并归一化处理后的指标值及对应2种警报区间划分方法得到的2组警报值构建出2个样本数据集。分别用这2个样本数据集与多项式核函数、高斯径向基核函数和Sigmoid函数组合成6种条件,分别进行支持向量回归机(SVR)的训练,根据训练的预警效果提出基于均匀取值法和高斯径向基核函数的SVR铁路货运订车数预警方法。以2016年3—6月的铁路货运订车数为例进行预警分析,验证了该方法的适用性和有效性。该方法已应用于中国铁路货运营销辅助决策系统预警模块的开发中。

Co-author: 何世伟,黎浩东,何必胜,殷玮川

First Author: 靳国伟

Indexed by: Journal articles

Document Type: J

Volume: 40

Issue: 04

Page Number: 45-52

Translation or Not: no

Date of Publication: 2016-08-15