基于自适应提升随机森林算法的煤炭铁路发运量预测  

作　　者：郑海涛[1] 

机构地区：[1]华北电力大学,北京102206

出　　处：《中国新技术新产品》2023年第1期70-72,共3页New Technology & New Products of China

摘　　要：国内制造业稳步复苏煤炭与电力需求加剧对煤炭物流供应链构成了巨大挑战。以往几乎没有通过大数据建模的方法对煤炭铁路发运量影响因素进行分析并预测发运量,所以该文利用煤炭供需数据构建煤炭铁路发运量相关数据集,通过自适应提升-随机森林模型预测多个煤炭铁路的发运量,并分析其关键影响因素,通过与其他预测模型进行比较验证模型的精度与稳定性。研究结果表明,该模型在预测煤炭铁路发运量方面具有较高的精准度与稳定性,同时自适应提升法对模型的预测性能有明显的改善,对发电企业供电稳定、安全生产具有一定意义。

关 键 词：煤炭铁路 发运量预测 自适应提升 随机森林 

分 类 号：U294[交通运输工程—交通运输规划与管理]