文档介绍：第 36卷第 5期昆明理工大学学报(自然科学版) No5

2011年 10月 JournalofKunmingUniversityofScienceandTechnology(NaturalScienceEdition)
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doi:.1007-
基于 PCA改进的 LS-SVM 公路旅游客流量预测模型
张朝元1,王彭德1,陈丽2
(,云南大理 671003;,云南大理 671003)
摘要:公路交通旅游客流量的影响因素众多,加大了预测模型输入变量的复杂性,降低了模型的
,利用主成分分析对公路旅游客流量影响指标进行综合分析,得到主
成分即输入变量,然后建立以主成分为输入变量,以客流量为输出变量的最小二乘支持向量机预
,展示了基于主成分分析改进的最小二乘支持向量机公路交通旅游
客流量预测模型,具有较好的预测效果和较高的应用价值.
关键词:主成分分析;最小二乘支持向量机;公路旅游客流量;预测模型
中图分类号:TP391,U491 文献标识码:A 文章编号:1007-855X(2011)05-0038-05
ForecastModelofHighwayTravelingPassengerVolume
BasedonLS-SVM ImprovedbyPCA
ZHANGChaoyuan1,WANGPengde1,CHENLi2
(,DaliUniversity,Dali,Yunnan671003,China;
,DaliUniversity,Dali,Yunnan671003,China)
Abstract:
,themain
componentsaregainedthroughanalyzingtheimpactindicatorsofhighwaytravelingpassengervolumeusingprin
,theforecastmodelofLS-SVM(LeastSquaresSupportVectorMachine)is

parison,itisshownthattheforecastmodelofhighwaytravelingpassengervolume
basedonLS-SVM ponentanalysishasgoodforecasteffectandhighapplicationval
ue.
Keywords:ponentanalysis;