【摘 要】
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对于铁路客运量预测的准确度问题，本研究提出了基于粒子群（PSO）优化最小二乘支持向量机（LS-SVM）重要参数的方法。以1995—2013年的铁路客运量历史数据作为训练集，2014—2018年的客运量作为测试集，用LS-SVM进行建模和预测。针对模型中参数难以选择问题，采用PSO全局搜索方法，与神经网络和LS-SVM的预测效果作比较，仿真表明，采用PSO优化LS-SVM对铁路客运量建模与预测效果更
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对于铁路客运量预测的准确度问题，本研究提出了基于粒子群（PSO）优化最小二乘支持向量机（LS-SVM）重要参数的方法。以1995—2013年的铁路客运量历史数据作为训练集，2014—2018年的客运量作为测试集，用LS-SVM进行建模和预测。针对模型中参数难以选择问题，采用PSO全局搜索方法，与神经网络和LS-SVM的预测效果作比较，仿真表明，采用PSO优化LS-SVM对铁路客运量建模与预测效果更好，精度更高。
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