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關鍵詞：機器學習 高速鐵路 晚點演化 支持向量機 

摘要：本文采用機器學習的理論與方法,建立了基于支持向量機的區間單車次高鐵列車晚點預測模型,在此基礎上進一步建立了區間全車次高鐵列車晚點預測模型,并以京滬高鐵線路為背景,選取2017年10—12月蚌埠南—津滬線路區間的列車運行實績數據對模型的有效性進行實例驗證。本文對原始數據進行了標準化、過采樣的預處理,對晚點時長進行離散化處理,構造了“晚點混淆矩陣”對預測模型進行評價,結果表明,晚點預測模型對高鐵列車的晚點范圍有理想的預測效果。本文是機器學習理論在高速鐵路列車晚點演化研究領域中的一次嘗試,表明機器學習方法在高鐵列車晚點預測上具有一定的可行性。

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