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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
被引量：
3
1
作者
王文然
陈金良
张舰齐
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期83-89,共7页
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...
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.
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关键词
EEMD
LS-SVM
高频IMF
低频IMF
ACC
均方根误差
同号率
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职称材料
题名
基于最小二乘支持向量机的航路流量预测与评估
被引量：
3
1
作者
王文然
陈金良
张舰齐
机构
空军工程大学空管领航学院
解放军理工大学气象海洋学院
出处
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期83-89,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61472443)
文摘
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.
关键词
EEMD
LS-SVM
高频IMF
低频IMF
ACC
均方根误差
同号率
Keywords
EEMD
LS-SVM
high
frequency
IMF
low
frequency
IMF
ACC
RMSE
ratio
of
thesame
symbol
分类号
V355 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最小二乘支持向量机的航路流量预测与评估
王文然
陈金良
张舰齐
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
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职称材料
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参考文献
引证文献
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