基于EMD-CNN-LSTM模型的鐵路客運量短期預(yù)測研究

摘要： 鐵路客運量預(yù)測由于數(shù)據(jù)的強波動性、強隨機性特征成為一個復(fù)雜的非線性問題，為解決此問題，以1990年1月—2020年1月的全國鐵路月度客運量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，提出一種基于數(shù)據(jù)分解的組合預(yù)測方法。運用線性擬合與小波分析法對鐵路客運量序列進行趨勢與周期分析，對原始序列采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法得到不同尺度的IMFs分量和殘差分量并通過樣本熵值近似程度進行疊加重構(gòu)，運用CNN-LSTM組合預(yù)測模型...