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铁路货运量受到多种因素影响,准确的预测可以为铁路行业未来规划的编制提供重要的参考依据,也可以使铁路部门制定符合当前货运市场的运输政策。货运量数据具有非线性、不平稳的特点,利用传统的单一预测模型进行预测,很难描述整体特征,预测精度有待提高。本文基于分解—集成的原则,利用变分模态分解算法将货运量分解为高频和低频模态,针对各模态特点,分别建立预测模型,将得到的预测结果加总起来作为最终货运量的预测值。实证表明,分解—集成预测方法与传统的单一预测模型相比,提高了预测的准确率,可以很好地应用在铁路货运量需求预测的研究中。 相似文献
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声环境功能区划是噪声污染管理的重要手段,当前声环境功能区划研究大多是基于某个特定的地级行政区来进行的,难以反映各地级行政区声环境的异同。 该文基于134个地级行政区的人口、面积、各声环境功能区面积和及面积占比,进行地级行政区声环境表征和归一化处理。 以轮廓系数作为聚类有效性评价指标,基于贝叶斯优化模糊聚类方法对地级行政区声环境表征进行聚类分析。 通过本文方法与谱聚类、K-medoids聚类、高斯混合模型聚类的聚类性能对比,验证了该方法的有效性。 结果表明我国地级行政区声环境分为9类,城市规模和用地情况发生显著变化导致其声环境表征和归类发生变化后应重新评估当前噪声污染管理政策,并借鉴同类的地级行政区的噪声污染管理政策做出必要的调整。 相似文献
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