本文主要研究内容
作者牟玮玮,侯亚飞（2019）在《基于数据分析的铁路列车到达晚点预测模型》一文中研究指出：准确估计列车的实际晚点时间对于列车运行图制定、列车调度员决策具有重要意义。为此,以荷兰铁路列车运行实际数据为研究基础,根据列车实际运行数据选择自变量,以列车的实际晚点时间为因变量,建立列车晚点的随机森林预测模型,并以BP神经网络模型作为对比,结果表明随机森林模型预测误差稳定,预测精度较高,比传统的神经网络方法取得了更好的预测效果。
Abstract
zhun que gu ji lie che de shi ji wan dian shi jian dui yu lie che yun hang tu zhi ding 、lie che diao du yuan jue ce ju you chong yao yi yi 。wei ci ,yi he lan tie lu lie che yun hang shi ji shu ju wei yan jiu ji chu ,gen ju lie che shi ji yun hang shu ju shua ze zi bian liang ,yi lie che de shi ji wan dian shi jian wei yin bian liang ,jian li lie che wan dian de sui ji sen lin yu ce mo xing ,bing yi BPshen jing wang lao mo xing zuo wei dui bi ,jie guo biao ming sui ji sen lin mo xing yu ce wu cha wen ding ,yu ce jing du jiao gao ,bi chuan tong de shen jing wang lao fang fa qu de le geng hao de yu ce xiao guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自综合运输的牟玮玮,侯亚飞，发表于刊物综合运输2019年06期论文，是一篇关于数据分析论文,晚点预测论文,随机森林论文,神经网络论文,列车实际运行数据论文,综合运输2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自综合运输2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：数据分析论文; 晚点预测论文; 随机森林论文; 神经网络论文; 列车实际运行数据论文; 综合运输2019年06期论文;