基于马尔可夫和支持向量回归组合模型的铁路行车事故预测研究

发布时间：2018-04-14 01:26

  本文选题：支持向量回归 + 马尔可夫　； 参考：《铁道运输与经济》2017年09期

【摘要】：铁路行车事故预测结果,是预防和控制铁路事故发生的重要依据。在阐述马尔可夫及支持向量回归理论及模型的基础上,构建马尔可夫和支持向量回归组合模型,以铁路行车事故数预测为例,分别运用马尔可夫模型、支持向量回归模型,以及马尔可夫和支持向量回归组合模型预测铁路行车事故数,结合铁路行车事故实际发生数,选用平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差进行验证。结果表明,基于马尔可夫和支持向量回归组合模型预测结果的稳定性得到加强,预测结果可以在一定程度上反映事故发展动态。
[Abstract]:The prediction result of railway accidents is an important basis for preventing and controlling railway accidents.On the basis of expounding the theory and model of Markov and support vector regression, a combination model of Markov and support vector regression is constructed. Taking the prediction of railway accidents as an example, the Markov model and support vector regression model are used respectively.The combined model of Markov and support vector regression is used to predict the number of railway accidents. Combined with the actual number of railway accidents, the average absolute error, mean square error and average absolute percentage error are selected for verification.The results show that the stability of prediction results based on Markov and support vector regression combined models is enhanced and the prediction results can reflect the development of accidents to some extent.
【作者单位】： 中国铁道科学研究院研究生部;中国铁道科学研究院电子计算技术研究所;
【基金】：中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2015F029)
【分类号】：U298.51

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本文编号：1747108