《基于空间加权的LS-SVM城市轨道交通车站客流量预测》一文，为城市轨道交通客流预测领域带来了全新的视角和方法。本文作者周家中和张殿业，通过深入研究，提出了一种基于空间加权的最小二柔支持向量机（LS-SVM）城市轨道交通车站客流量预测模型，为我国城市轨道交通规划、设计、建设、运营及管理提供了有力的技术支持。

本书内容丰富，逻辑清晰，对于关注城市轨道交通客流预测的读者来说，是一本不可多得的佳作。以下是本书的推荐语：

《基于空间加权的LS-SVM城市轨道交通车站客流量预测》一书，深入探讨了城市轨道交通车站客流量预测的难题，为读者呈现了一种基于空间加权的LS-SVM预测模型。本书作者结合实际案例，详细阐述了模型的构建过程、参数优化及预测效果，为我国城市轨道交通客流预测提供了有益的借鉴。

本书具有以下特点：

1. 创新性：本书提出了一种基于空间加权的LS-SVM城市轨道交通车站客流量预测模型，为我国城市轨道交通客流预测领域带来了新的思路。

2. 实用性：本书通过实际案例，详细阐述了模型的构建过程、参数优化及预测效果，具有较强的实用价值。

3. 可读性：本书语言简洁明了，结构合理，便于读者理解。

4. 价值性：本书对于城市轨道交通规划、设计、建设、运营及管理人员来说，具有重要的参考价值。

总之，《基于空间加权的LS-SVM城市轨道交通车站客流量预测》一书，是一本集理论与实践于一体的优秀著作。无论你是城市轨道交通行业的研究者、从业者，还是对该领域感兴趣的读者，都能从中获得有益的启示和帮助。强烈推荐给大家阅读！