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为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型。通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数。对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE,MAE,MPE和Th

河南行政区划边界，省级、地市级、区县级，以及道路网和铁路网shp文件，可用于GIS分析

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铁路桥涵钢筋混凝土和预应力混凝土结构设计规范，铁路桥涵钢筋混凝土和预应力混凝土结构设计规范

辽宁行政区划边界，省级、地市级、区县级，以及道路网和铁路网shp文件，可用于GIS分析

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