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基于机器学习的铁路短期客流预测方法优化研究
基于机器学习的铁路短期客流预测方法优化研究
摘要：随着人们生活水平的提升，火车成为了人们出行的重要工具。因此，准确预测火车客流对于优化铁路运输有着重要意义。本文基于机器学习方法，研究了铁路短期客流预测，并对其方法进行了优化。
引言：目前，火车运输系统中客流预测仍然存在困难。为了解决这一问题，利用机器学习方法来预测火车客流是必要的。然而，由于火车客流数据的复杂性和准确性要求，现有的机器学习方法需要进一步优化。
方法：本文主要利用了两种机器学习方法进行客流预测，分别是支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。首先，基于历史客流数据的特征提取，包括时间特征和节假日特征。然后，将提取的特征作为输入，分别训练SVM和RF模型。最后，使用测试数据对模型进行验证和评估。
优化：在基于机器学习方法的客流预测中，我们提出了几种优化方法。首先，通过数据清洗和预处理，提高了客流数据的质量和准确性。其次，针对过拟合问题，我们引入了正则化方法和交叉验证。此外，我们还使用了集成学习方法，通过融合多个模型来提高预测准确率。
实验与结果：在实验中，我们使用了真实的铁路客流数据进行预测，并与传统的预测方法进行了对比。实验结果表明，基于机器学习的方法在客流预测中具有较高的准确性和可靠性。而且，在我们的优化方法下，预测结果进一步提升，表现出更好的预测性能。
讨论与结论：本文研究了基于机器学习的铁路短期客流预测方法，并对其进行了优化。通过实验证明，机器学习方法能够有效地预测铁路客流，并在我们的优化方法下进一步提高了预测准确率。这些研究结果对于优化铁路运输系统和提供更好的出行体验具有重要意义。
关键词：机器学习、铁路客流预测、支持向量机、随机森林、优化方法
Abstract:Withtheimprovementofpeople'slivingstandards,trainshavebecomeanimportanttoolforpeople'stransportation.Therefore,accuratepredictionoftrainpassengerflowisofgreatsignificanceforoptimizingrailwaytransportation.Thispaperstudiestheshort-termpassengerflowpredictionofrailwaysbasedonmachinelearningmethodsandoptimizesthesemethods.
Introduction:Currently,passengerflowpredictioninrailwaytransportationsystemsstillfacesdifficulties.Tosolvethisproblem,itisnecessarytousemachinelearningmethodstopredicttrainpassengerflow.However,duetothecomplexityoftrainpassengerflowdataandtheaccuracyrequired,existingmachinelearningmethodsneedfurtheroptimization.
Methods:Thispapermainlyusestwomachinelearningmethodsforpassengerflowprediction,whichareSupportVectorMachine(SVM)andRandomForest(RF).Firstly,featureextractionisperformedbasedonhistoricalpassengerflowdata,includingtimefeaturesandholidayfeatures.Then,theextractedfeaturesareusedasinputstotrainSVMandRFmodelsseparately.Finally,themodelsarevalidatedandevaluatedusingtestdata.
Optimization:Inthemachinelearning-basedpassengerflowprediction,weproposeseveraloptimizationmethods.First,datacleaningandpreprocessingareconductedtoimprovethequalityandaccuracyofpassengerflowdata.Secondly,regularizationmethodsandcross-validatio