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基于EEMD-GSVM的高速铁路客流短期预测的中期报告
1.研究背景
高速铁路是我国交通运输体系的重要组成部分，随着高铁网的不断完善，高速铁路客流量也逐年增加。客流预测是高速铁路运行管理中的重要环节，对于有效引导旅客出行、提升铁路运营效率具有重要意义。
传统的客流预测方法主要基于时间序列分析或者回归分析，在一定程度上存在精度不高的问题。因此，近年来，采用机器学习等数据驱动方法进行客流预测越来越受到关注。
2.研究内容及进展
本研究以EEMD-GSVM模型为基础，开展高速铁路客流短期预测的研究。具体来说，研究内容包括以下几个方面：
（1）数据采集与预处理。本研究使用中国铁路客户服务中心提供的高铁旅客列车出行数据，以日为单位对数据进行采集和预处理。
（2）EEMD算法的应用。本研究采用EEMD（经验模态分解）算法对原始数据进行分解，获取其固有模态函数（IMF），以更好地理解和描述原始数据的内在特征。
（3）GSVM模型的建立。本研究采用GSVM（全局支持向量机）模型对IMF进行预测。
（4）参数优化。本研究采用交叉验证法对GSVM模型的参数进行优化，提高其预测精度。
3.存在问题及解决方案
目前，本研究尚存在以下问题：
（1）数据量较小。数据量较小可能会影响模型的稳定性和准确性。为解决该问题，我们正在寻求更多的数据来源。
（2）模型复杂度较高。EEMD-GSVM模型复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。我们正在寻求模型优化方法，提高模型的运行效率和预测精度。
4.下一步工作
在解决存在问题的同时，本研究将继续深入开展以下方面的工作：
（1）优化GSVM模型的预测精度。我们将继续探索更加准确的预测方法和参数优化技术，提高模型的预测精度。
（2）进一步探索机器学习的应用。我们将继续探索其他机器学习算法在高速铁路客流预测中的应用，比如深度学习算法。
（3）应用研究成果。我们希望将研究成果应用于实际的高速铁路客流预测中，为高速铁路运行和管理提供参考。