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101.
基于遗传算法-支持向量机的铁路货运量预测 总被引:2,自引:0,他引:2
铁路货运量预测是铁路运输部门一项重要工作.针对建立精确预测模型的困难,结合支持向量机与遗传算法(GA-SVM),提出一种铁路货运量预测新方法.利用遗传算法确定支持向量机中的训练参数,以得到优化的支持向量机预测模型,并利用支持向量机在小样本、非线性中优越的预测性能对铁路货运量进行预测.昆明市1991~2005年铁路货运量数据作为实验数据,并采用RBF神经网络与GA-SVM进行对比分析,实验结果表明,GA-SVM预测精确更高,误差更小,可以更有效地对铁路货运量进行预测. 相似文献
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104.
105.
基于人工神经网络的股票高低点周期预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
基于股市波动的特点提出一种新的数据预处理方法--高低点法,并使用人工神经网络构建一个用于股市预测的高低点周期预测模型,该模型较好地刻画了股票市场运行的特点. 相似文献
106.
混合卷烟销售预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高卷烟销售预测准确性,平衡生产与需求,协同工商业,建立切实合理的月供应计划,提出了一个混合卷烟销售预测模型,实现卷烟月总量的预测.该模型首先基于自适应过滤法建立月预测模型,再用计划评审技术PERT得到月预测经验期望值,接着通过设定加权系数,综合两个预测值得到月预测销售总量.最后借鉴网络流量平衡的控制原理--"漏桶模型",进行月总产能与总需求平衡,自动修正差异,得到该规格月预测总量.实验结果表明,该模型能够较好地预测出规格卷烟月销售总量值变化. 相似文献
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110.