关键词：铁路货运量；预测；灰色关联分析；最小二乘支持向量机
摘 要：为提高对铁路货运量的预测精度及建模速度,在分析货运量影响因素基础上,提出基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测方法.将货运量影响因素分为社会需求与铁路供给两方面因素,采用灰色关联分析法对两方面因素与货运量进行相关性分析,根据灰色关联度值,结合定性分析筛选LS-SVM输入变量,简化LS-SVM结构,再通过随机权重粒子群(SIWPSO)算法优化选择LS-SVM模型参数.通过对我国1980～2009年铁路货运量实例分析表明:该方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度.