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| 基于最小二乘支持向量机的航路流量预测与评估 | |
| 摘 要： | 综合运用集合经验模态分解(EEMD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了空中交通过点流量预测模型.EEMD的分解结果显示,高频本征模态函数(IMF)分量占有较大的方差贡献,而低频分量相对较小;对各IMF分量的预测结果表明,起始阶段的高频IMF分量具有较好的可预测性,距平相关系数(fACC)值相对较高,高频分量的预测效果随预测时段加长而逐渐下降,均方根误差逐渐加大,低频分量的ACC值在起始阶段相对较低,随预测时段加长而逐渐加大,整个预测时段可预测性较强;最终的合成预测流量曲线表明,基于上述的思想,算法在20h时段的流量预测效果较好,拥有较高的ACC值和相对较低的均方根误差,30h时段的同号率均较为理想. |
The prediction and evaluation of route flow based on least squares support vector machine |
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