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基于EEMD-GA-BP的组合客流预测算法研究
引用本文:翁湦元,单杏花.基于EEMD-GA-BP的组合客流预测算法研究[J].铁路计算机应用,2016,25(3):31-34.
作者姓名:翁湦元  单杏花
作者单位:1.中国铁道科学研究院 铁道技术研修学院,北京 100081;
基金项目:国家自然科学基金(U1334201)。
摘    要:以高速铁路泰安站到达客流为研究对象,从客流数据的时频特性角度分析客流的特征,并结合经验模态分解法的时频分析优势以及遗传算法优化的神经网络的拟合能力,探索可行组合预测算法,以泰安站到达客流数据为例进行了实例分析,比较不同的IMF分量重构方法并确定了较优方案。

关 键 词:经验模态分解    遗传算法    BP神经网络    统计
收稿时间:2015-08-31

Combined passenger flow prediction algorithm based on EEMD-GA-BP
Institution:1.Railway Technology Research College, China Academy of Railway Sciences, Beijing 100081, China2.Institute of Computing Technologies, China Academy of Railway Sciences, Beijing 100081, China
Abstract:This article analyzed the passenger flow time and frequency characteristic of Tai’an Station, explored a feasible combination forecasting algorithm combining with EEMD and GA-BP Algorithms, taken the travelers of Tai’an Station as example to analyze and compare different reconstruction methods of IMFs, determine the optimal one.
Keywords:
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