| 基于判别分析—SVR的民航客运量预测模型研究及应用 |
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| 引用本文： | 程小康.基于判别分析—SVR的民航客运量预测模型研究及应用[J].四川大学学报(自然科学版),2008,45(3):527-531. |
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| 作者姓名： | 程小康 |
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| 作者单位： | 中国民航飞行学院教务处,广汉,618307 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（60472129） |
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| 摘 要： | 为了提高预测民航客运量的能力，考虑到民航客运量与其影响因素之间存在关联, 并利用训练样本与测试样本间的马氏距离对惩罚因子进行加权，改进传统的ε支持向量回归机(SVR)，构造了基于进化ε-SVR的“影响因素民航客运量”预测模型.在选择适当的参数和核函数的基础上，对中国民航客运量进行仿真实验，与标准的ε-SVR方法、BP人工神经网络和线性回归方法进行了对比，发现该方法能获得较小的训练相对误差和测试相对误差.
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| 关 键 词： | 民航客运量 支持向量回归机 预测 |
Research and application of civil aviation passenger volume model based on discriminant analysis-SVR |
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| CHENG Xiao-Kang.Research and application of civil aviation passenger volume model based on discriminant analysis-SVR[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2008,45(3):527-531. |
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| Authors: | CHENG Xiao-Kang |
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| Institution: | Civil Aviation Flight University of China |
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