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[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
胡彦蓉 吴冲 刘洪久
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是建立在统计学习理论和结构风险最小化准则基础上的机器学习方法,该方法可以较好的解决以往很多学习方法的小样本、高维数、非线性和局部最小点等实际问题。本文利用支持向量机(SVM)回归理论和方法,建立基于核函数主成分支持向量机(Kernel Principal Component Analysis-Support Vector Machine,KP-CA-SVM)回归模型,并用2000-2008年杭州市公路客运量为样本进行了预测,结果表明,KPC
关键词：
KPCA 公路客运 预测研究 运量预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
王雪青 喻刚 孟海涛
本文在利用主成分分析方法筛选出影响公路客运量的2个主导因子的基础上,分别采用回归分析法和改进神经网络方法对公路客运量进行了预测,预测结果表明两种预测方法都具有较高的精度,而引进了动量法和学习速率自适应调整策略的神经网络,其预测精度更高,但回归分析法能更好地揭示各因子对公路客运量的相对贡献率。
[期刊] 特区经济
[作者]
黄大为 王苏生
近年来深圳国际航空发展与国际化进程明显不匹配,国际航空业未来发展势在必行。本研究分别从区域经济发展环境、经济开放度、旅游业发展环境、政府财政能力、国际投资环境、机场自身运营能力等六个影响因素出发,应用ARIMA与CD函数模型通过计量分析对2015-2020年深圳机场国际客运量数据进行预测。并在此基础上,结合深圳机场国际航线现状给出深圳未来发展国际航线的政策建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜华平,陈海泳
本文论述的预测方法是通过对运输部门服务区域内不同出行方式(包括乘用公共电车)或乘行方式分布比率的已有状态及其动向的分析,来确定未来某一时期的客运量,为城市公共交通规划提供决策依据。
关键词：
城市 公共交通 客运量 预测 马尔可夫链
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄鉴 彭其渊
诱增客运量是预测客运量的重要组成部分,相关研究成果尚不系统,很难满足客运专线诱增客运量预测的需要。文章分析了目前诱增客运量预测广泛使用的重力模型和生长曲线模型的优缺点及应用范围,在此基础上,提出了重力模型改进方法,使其适合客运专线诱增客运量的预测,并构建诱增客运量预测的综合模型。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
周娇娇 徐文杰 许竞 尤娟 熊善柏
为实现淡水鱼品种的快速鉴别,采用近红外光谱分析技术建立7种淡水鱼鲜肉的快速鉴别模型。试验采集了鲢、草鱼、乌鳢、鲫、鲤、青鱼、鳙7种淡水鱼共772个鲜鱼肉样品的近红外光谱数据,分别考察标准正态变换(standard normalized variate,SNV)、多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)的预处理方法及核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法对支持向量机(support vector machine,SVM)判别模型的影响。结果显示,经SNV预处理和KPCA提取特征变量后,对未知样品的整体正确判别率达到92.68%。因此,采用近红外光谱技术结合化学计量学方法所建SVM模型可以实现淡水鱼品种的快速鉴别。
[期刊] 统计与决策
[作者]
覃频频 牙韩高 黄大明 陆凯平
本文基于模糊集理论,在模糊时间序列分析的基础上建立铁路客运量模糊时间序列预测模型,并与灰色理论GM(1,1)、修正GM(1,1)和Markvo三个模型进行了标杆对比。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈灵芝,郭建安
客运量是反映一定时期运量生产活动规模的一个重要指标,它以人数作为计算单位,对各种运输方式实际运送旅客的总人数进行统计核算。其中公路运输客运量的统计不
[期刊] 统计与决策
[作者]
周展 王文强
文章针对我国铁路客运量进行短期预测,首先分析现有常见预测模型的优点与不足,然后试图通过构造新的组合或修正模型,从而实现提高预测精度。在构建年度数据组合模型时,发现以偏最小二乘回归、主成分回归和岭回归为基础进行组合时,预测精度达到了最优;在构建季度数据模型时,首先通过修正的时间序列分解法与季节周期回归模型显著地提高了预测精度,然后以这两个模型为基础构造组合模型,预测精度进一步得到提高。
关键词：
铁路客运量 预测 修正 比较
[期刊] 统计与决策
[作者]
张大斌 朱侯 李威 张景广
对客运量发展趋势进行预测是正确制定铁路客运营销战略的前提和基础。本文在传统GM(1,1)预测模型的基础上,提出了一种基于遗传算法调整发展系数和内生灰作用量的灰色预测模型,并运用此模型对湖北省铁路客运量进行预测。实验结果验证了此模型的有效性。
关键词：
遗传算法 灰色预测 客运量
[期刊] 商业研究
[作者]
高群 严艳 熊英
旅游和交通之间存在着密切的关系,游客的流动促进了交通运输的发展,同时,便利的交通条件与方便、快捷、舒适的运输方式也带动了旅游的发展。利用1996-2005年中国31个省区国内外游客量和交通客运量数据,采用面板数据分析方法,对国内外游客与铁路、公路、航空运输之间的关系进行了定量分析。
关键词：
面板数据 定量分析 边际影响 交通旅游
[期刊] 调研世界
[作者]
史亚东
本文利用大数据背景下的环境关键词的网络搜索量数据,获得了评价北京市公众环境关心的整体及各内涵指数。利用北京市地铁客运量数据,通过构造一个多元变量自回归移动平均模型,证实了北京市公众环境关心指数对北京市公众绿色出行的行为存在显著影响。实证发现,公众环境关心对地铁客运量的影响存在随时间发展而日益加强的表现。该影响主要来源于公众环境行为关心、环境态度以及环境政策关心。同时,北京市地铁客运量的变化存在显著的"日期效应",这说明公众选择地铁出行,主要是基于通勤的考虑,公众环境关心水平还尚未成为影响绿色出行行为的首要因素。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
张霄宇 许奇 宋丽英 邓进
理解城市轨道交通客流与土地利用的依赖关系有助于合理配置资源以推动TOD(Transit-oriented development)模式的实施。既有研究多以车站客流及其建成环境为研究对象揭示客流的关键影响因素，从全局视角下分析线路客流对其沿线土地利用依赖关系的研究不够充分。论文基于2019年中国36座主要城市的多源数据构建包含线路功能和建成环境两方面的土地利用以及交通服务等三类指标，并以线路功能和建成环境两类指标为聚类特征划分线路类型，采用XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)模型分析不同类型线路客运量的影响因素。案例研究表明：根据线路服务范围及城市发展水平的差异，城市轨道交通线路可分为市区线I型、市区线II型和郊区线。3类线路重要度排序前5的解释变量对客运量的贡献至少达到60%，其中就业岗位密度和中心城区线路覆盖率是3类线路共同的重要土地利用变量。重要度排序高的解释变量对客运量的影响具有阈值效应，且相同类型线路重要变量的阈值趋同，而不同类型线路之间的阈值存在显著差异。因此，TOD客流廊道的构建需因地制宜地统筹职住分布及其配套资源。研究结果有助于理解土地利用影响城市轨道交通线路客流的机理，可为促进TOD客流廊道的发展提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常振海 刘薇
针对季节调整方法如X-11等调整结果不利于解释,及其方法本身没有考虑我国像春节等季节性特点的不足,文章建立起一般的季节时间序列模型,另外,针对季节周期的主观诊断,文章建立起辅助回归模型,较为客观的诊断时间序列的季节周期。结合我国铁路客运量的实证分析,预测结果表明:未来10月铁路客流量较大,相反,11月和12月客运量较小,这点和历史数据的特征十分类似,说明建立的模型较合适。
关键词：
时间序列 季节周期 客运量 预测
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