基于XGBoost算法的铁路旅客退票率预测研究

王红爱

首页> 中文期刊> 《铁道学报》 >基于XGBoost算法的铁路旅客退票率预测研究

基于XGBoost算法的铁路旅客退票率预测研究

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

cqvip:旅客退票后释放的空闲席位被有效再利用是铁路部门研究的重点课题之一,对退票情况进行预测,是实现对此部分席位提前规划和合理管理的前提,可以满足更多旅客的出行需求。研究铁路旅客退票率预测,首先,分析了退票率数据的特点,设计了EW-DBSCAN算法对旅客退票率进行离散化处理;然后,基于梯度算法在目标离散化区间计算出满足误差范围的最优预测退票率;最后,利用基于贝叶斯参数最优化的XGBoost算法对旅客退票率进行分类,并预测各区段的退票率。最后对该分类方法进行验证,并与其他方法进行对比,结果表明本文的分类算法精确度较高。

著录项

来源
《铁道学报》 |2019年第12期|19-25|共7页
作者
王红爱;
展开▼
作者单位

中国铁道科学研究院北京 100081;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类旅客运输组织与管理;
关键词
铁路客票; 退票率; 离散化; 梯度算法; XGBoost算法; 贝叶斯算法;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于XGBoost算法和LightGBM算法的贷款违约预测模型研究 [J] . 唐一峰 . 现代计算机（专业版） . 2021,第032期
2. 基于XGBoost算法的吸水剖面预测方法研究与应用 [J] . 翟亮 . 油气地质与采收率 . 2022,第1期
3. 基于XGBoost算法的水质CODmn预测模型研究 [J] . 魏福平 ,方朝阳 ,宗宇 . 现代计算机（专业版） . 2021,第010期
4. 基于XGBoost算法的潜在高血脂症预测研究 [J] . 李荣 ,杨嘉烨 ,宋苏燕 . 电子技术与软件工程 . 2021,第002期
5. 基于LSTM和XGBoost算法的径流预测模型研究 [J] . 史剑伟 ,江时俊 ,刘启兴 . 治淮 . 2020,第008期
6. 基于LSTM与XGBoost算法的水沙预测模型的比较研究 [C] . 刘启兴 . 中国水利学会2018学术年会 . 2018
7. 基于XGBoost与LR结合的广告点击率预测 [A] . 朴红锦 . 2020

基于XGBoost算法的铁路旅客退票率预测研究

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅