基于灰色关联与SVM-mixed的铁路货运量预测提升策略

本文主要探讨了铁路货运量预测中的一个新颖方法，即基于灰色关联分析（GRA）与混合核函数支持向量机（SVM-mixed）的结合应用。铁路货运量受到多种因素的影响，这些因素之间的关系复杂且非线性，传统的单一核函数支持向量机（如线性或径向基核函数）可能无法充分捕捉这种复杂性。因此，作者认识到需要考虑因素间的相对重要性和差异性，以提高预测精度。 首先，灰色关联分析被用来评估影响铁路货运量的各种因素，它是一种定性和定量相结合的方法，能够有效地衡量不同因素与目标变量之间的关联程度。通过这种方法，作者可以确定每个因素在预测模型中的权重，反映出它们对货运量变化的实际贡献度。 接着，作者构建了一个混合核函数支持向量机模型，这个模型是多项式核函数与径向基核函数的线性组合。多项式核函数能够处理非线性关系，而径向基核函数则适用于处理高维数据，两者结合使得模型更具适应性和预测能力。这种混合方式能够更好地拟合复杂的铁路货运量与影响因素之间的关系。 然而，选择合适的SVM-mixed参数对于模型性能至关重要，但通常这是一个挑战。本文创新地采用了果蝇优化算法（FOA），这是一种生物启发的优化算法，来寻找最优的SVM-mixed参数组合，从而提高了模型的稳定性和预测准确性。 通过在中国铁路货运量的实际数据上进行实验，研究结果证明了这种方法的有效性。与传统单一核函数的支持向量机相比，基于GRA与SVM-mixed的预测方法显著提升了预测精度，为铁路运输领域的货运量预测提供了一种更为精准和可靠的工具。这对于铁路运营决策、资源调度以及市场分析等方面都具有重要意义，有助于提升整个铁路行业的效率和竞争力。