基于PCA改进的SOR-LS-SVM公路旅游客流量预测模型
本文关键词：基于PCA改进的SOR-LS-SVM公路旅游客流量预测模型
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【摘要】：影响公路交通旅游客流量的众多因素增加了预测模型中的输入变量复杂性,减少了模型运行速度和预测准确度。首先,采用主成分分析法对影响公路旅游客流量的指标进行分析得到了主成分即输入变量,然后建立以主成分为输入变量、以旅游客流量为输出变量的基于超松弛改进的最小二乘支持向量机预测模型。通过实际例子验证和比较,揭示了基于主成分分析法改进的超松弛的最小二乘支持向量机公路交通旅游客流量预测模型具有较好的预测精度和较高的应用前景。
【作者单位】： 大理学院数学与计算机学院;大理学院工程学院;
【基金】：云南省教育厅科学研究基金项目(项目号:2010C140);云南省教育厅科学研究基金重点项目(项目号:2013Z152)
【分类号】：U492.413;TP18
【正文快照】： 对公路交通旅游客流量的预测是公路建设项目研究的重要组成部分,交通旅游客流量预测的准确性是衡量一个公路建设项目运作成功的一个重要指标,交通旅游客流量的预测和分析结果将直接影响到项目决策的科学性和合理性。随着经济的快速发展,旅游客流量已经成为公路交通旅游客流量
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