灰色自适应粒子群LSSVM在铁路货运量预测中的应用

"基于灰色自适应粒子群LSSVM的铁路货运量预测 (2012年)，耿立艳，梁毅刚，石家庄铁道大学经济管理学院" 这篇论文主要探讨了如何提升铁路货运量预测的精度和建模效率。作者提出了一种名为灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机（GM-APSO-LSSVM）的新型预测模型，该模型结合了灰色预测模型（GM(1,1)）、最小二乘支持向量机（LSSVM）和自适应粒子群优化（APSO）算法。 灰色预测模型（GM(1,1)）是一种统计预测方法，它通过灰色序列算子来处理数据，降低原始数据序列的随机性，揭示隐藏在数据中的内在规律。这种方法在处理非完全信息或存在不确定性的情况下表现良好。 最小二乘支持向量机（LSSVM）是支持向量机（SVM）的一种变体，以其计算简单、求解速度快和强大的非线性映射能力而著称。在预测问题中，LSSVM能够构建非线性模型，捕捉复杂的数据关系。 自适应粒子群优化（APSO）算法是一种基于群体智能的优化技术，用于寻找LSSVM的最优参数。APSO算法能够动态调整粒子的惯性和学习因子，使得参数搜索更加有效率，避免陷入局部最优。 论文通过实证分析，使用我国铁路货运量的历史数据来检验模型的预测性能。结果显示，GM-APSO-LSSVM模型的评价指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MPE）以及Theil不平等系数，均优于其他模型，证明了其预测性能更优。此外，使用APSO算法搜索LSSVM最优参数的时间相比于传统的交叉验证法有所减少，提升了建模效率。 论文最后指出，该模型对于2006年至2009年的铁路货运量预测相对误差在0.39%至4.75%之间，适合于短期预测任务。关键词包括铁路货运量预测、灰色预测模型、最小二乘支持向量机和自适应粒子群算法。 这项研究为铁路货运量预测提供了一个创新且高效的工具，结合了多种预测和优化技术，提高了预测准确性和建模速度，对于交通管理和物流规划具有实际应用价值。