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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OA北大核心

Study on Railway Traffic Accident Prediction based on Markov and Support Vector Regression Combination Model

中文摘要

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.

邹亚龙;蒋荟

中国铁道科学研究院研究生部,北京 100081中国铁道科学研究院电子计算技术研究所,北京 100081

交通工程

支持向量回归马尔可夫铁路行车事故组合预测聚类算法

《铁道运输与经济》 2017 (9)

88-92,5

中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2015F029)

10.16668/j.cnki.issn.1003-1421.2017.09.18

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