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根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.     

基于灰色神经网络的港口集装箱吞吐量预测模型研究

为降低港口集装箱吞吐量的预测误差,提高预测精度,在分析传统的灰色预测模型和BP神经网络预测模型的优缺点的基础上,构建了灰色神经网络港口集装箱吞吐量预测模型,该模型充分发挥了灰色模型所需初始数据少和BP神经网络非线性拟合能力强的特点。以实际数值作为初始数据,各种灰色模型的预测值为神经网络的输入值,神经网络的输出值为组合预测结果。通过实例分析,结果表明:灰色神经网络预测模型提高了预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型,因此,该模型用于港口集装箱吞吐量预测是可行的、有效的。     

基于灰色神经网络的点速度预测模型

为了克服交通流时空不稳定性导致的检测数据误差,提高预测点速度的精度,在比较传统灰色预测模型和反向(BP)神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色神经网络点速度预测模型.该模型综合了灰色预测模型所需数据少及神经网络具有的自学习和自适应能力的特点.以实测值作为输出数据,构建不同的灰色预测模型,将各灰色预测模型的预测结果作为BP神经网络训练的输入数据,得到最佳的预测模型.实例分析表明:与传统灰色理论及BP神经网络预测模型相比较,在20、40和60s采样间隔条件下,本文模型预测结果与实测值的相对误差平均减少了32％,为交通运行状态评价和行程时间预测提供了依据.     

铁路集装箱短期运量预测方法分析

集装箱运输作为一种先进的现代化运输方式,不仅能加快货物送达的速度,减少运输成本,还具有运送安全、手续简便,便于实现多式联运和"门到门"运输服务的特点,通过分析常用预测模型的原理与方法,论述铁路集装箱运量的预测方法,得出较合理的灰色-广义回归神经网络组合预测的方法。因此,该方法对运量预测研究和分析具有理论意义。     

组合预测方法在我国铁路客流预测中的应用

科学准确地预测铁路客运量是制定铁路网规划的基础。目前,运量预测的模型很多,单一模型并不能完全反映运量的变化规律和信息,因此,应采用Box-Jenkins模型和灰色预测模型相组合的预测模型方法对我国的铁路客运量进行预测,结果表明,组合预测模型能够提高我国铁路客运量的预测精度。     

基于GA-灰色神经网络的沥青路面使用性能预测

为准确预估我国沥青路面使用性能的变化趋势,在传统灰色预测模型GM(1,1)的基础之上,提出了无偏GM(1,1)模型和滑动GM(1,1)模型,并通过遗传算法(GA)优化后的BP神经网络对传统、无偏与滑动GM(1,1)模型进行了组合,得到了兼顾灰色理论、遗传算法和BP神经网络优点的GA-灰色神经网络组合预测模型,并以具体实例验证了该模型的有效性。结果表明:传统GM(1,1)模型的平均相对误差为4.67%,无偏GM(1,1)模型的平均相对误差为4.64%,滑动GM(1,1)模型的平均相对误差为4.63%,灰色神经网络组合模型的平均相对误差为2.41%,而GA-灰色神经网络组合模型平均相对误差仅为0.54%,证明所提出的组合模型预测精度较高,误差较小,可作为制定路面养护计划的依据。     

混合径向基神经网络对货运量的预测

为了定量预测多个外部因素影响下的货运量,建立了混合径向基神经网络模型.该模型以径向基神经网络为模型主体,并结合二阶振荡粒子群优化算法和灰色预测方法构成混合预测模型.该神经网络模型的参数设置更加简便,收敛速度更快.实例预测得到的结果相比较其他预测方法绝对误差值更小,误差变化范围更加稳定,证实了该神经网络模型的有效性,表明了其在多因素影响下的货运量预测中具有很好的适用性.     

基于BP神经网络的运量预测模型优化研究

在传统多种单项预测模型与组合预测方法的基础上,利用BP神经网络技术的非线性映射能力,在多个预测模型与实际数列之间建立一种非线性关系,对运量预测结果进行优化,以达到提高预测精度的目的.通过实例分析,表明这种经过BP神经网络优化后的预测模型,可一定程度上克服传统单个预测模型的部分局限性,提高预测精度,用于运量预测是可行的.     

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通过考虑国民经济的长期趋势、产业结构、生产布局、运输结构、消费水平等影响铁路集装箱运量的不同因素,选用能够容纳多种影响因素的经济计量方法构建铁路集装箱运量中长期预测模型.根据不同影响因素的特点,将其分别设置为内生变量、外生变量和前期内生变量,形成集装箱运量预测的基本方程组结构.通过对模型的估计和检验(包含整理检验和最终检验)可知,所构建的模型体系误差率较小,具有较高的精度,可用于铁路集装箱运量的预测,为铁路集装箱运输发展规划提供基础数据依据.     

背景值优化的灰色马尔科夫模型在铁路客流预测中的应用

以提高铁路客流预测精度为出发点,通过对传统的灰色模型进行分析,采用积分的数学思想对灰色预测背景值进行优化.结合马尔科夫预测模型的优点,运用马尔科夫对优化后的灰色预测模型误差进行修正,提高了预测模型的精度.以我国铁路客流预测为实例,通过对预测模型的预测结果的对比研究,验证了模型的有效性.     

基于改进 BP 神经网络的铁路货运量预测

在分析铁路货运量预测方法的基础上,针对标准BP神经网络的不足,提出改进的BP神经网络预测模型。首先,利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度,以此来得到更好的激励函数响应特征以及更好的非线性表达能力;其次,利用附加动量因子,通过对以前经验的积累,既降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感特性,又较好的遏制了神经网络易于限于局部最小的缺陷;最后,采取改变学习率的方法,给定一个较大的学习率初始值,在学习的过程中学习率不断减小,网络最终趋于稳定。改进BP算法既可以得到更优的解,还能够缩短训练时间。利用全国铁路货运量的相关数据对改进BP神经网络进行了验证。验证的结果表明,改进的BP神经网络预测模型在相对误差和迭代次数上有较大改善,对铁路的货运量预测很有效。     

基于GA-BP模型的铁路货运量预测

针对于目前已有铁路货运量预测方法的缺陷与不足,提出基于遗传算法和神经网络的混合预测模型对铁路货运量的预测方法进行改进优化,目的保证其预测精度.首先引用灰色关联分析法,以此来确定全国铁路货运量与其主要影响因子之间的关联度,然后按照其关联度在标准值之上的关联因子,建立GA-BP神经网络预测模型.最后通过实例分析表明,此模型预测精度及推广能力均优于传统的预测方法,从而证明该方法的可行性和有效性.     

神经网络模型预测运输货运量

从交通运输需求的角度描绘了交通运输需求与国民经济的一些主要经济变量的相关关系,基于这些相关关系建立了交通运输需求预测的神经网络模型,利用误差反向传播算法实现了由这些因素到运输系统需求的复杂映射。并进行了实例验证分析。     

铁路网最大货运发送量和流量分配综合优化研究

在高速铁路初步成网、既有线运输能力得到不同程度释放的背景下,本文研究了铁路网最大货运发送量和流量分配的综合优化问题.文中以增长后的铁路网货运需求量来描述货运发送量,构建了符合铁路运输车流组织特点的多目标优化模型.模型的目标函数包括货运发送量的最大化和不同货运发送量情形下的流量分配成本最小化.同时考虑了单股货流增长量上限、车流走行具有树形径路特点、非重复径路的数学逻辑表达等约束条件.最后,基于相同算例数据对所构建模型及既有研究文献中的模型进行求解试验,分别得到两种模型下的铁路网最大货物发送量和流量分配方案,通过对比求解结果,验证了本文模型的有效性.     

基于批量订购的铁路集装箱货运多等级运价研究

铁路集装箱货运发展迅速,在铁路货运中占比逐渐增大.当前铁路总公司没有针对 大批量订购采取优惠折扣,导致部分客户转向其他运输方式.针对这个问题,设计了多等级运 输价格策略来吸引大客户,建立了铁路集装箱货运收益最大的动态价格模型,求解出各订购 量对应的最优价格等级.本文以大朗到大红门的集装箱货运班列为例,求解出不同时刻各订购 量的最优等级运价.通过对比优化前后的结果,证明了该模型可以显著提高铁路集装箱运输的 收益.     

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分析原油价格对油轮运价指数的影响关系,并预测油轮运价指数发展变化趋势.本文通过Granger因果关联分析,原油价格是油轮运价指数的3阶Granger因.因此,建立了3阶ARCH模型对油轮运价指数进行了预测,预测精度在8%之内.根据油轮运价指数的自身非线性变化趋势,建立了三层BP神经网络模型预测油轮运价指数的发展趋势,精度在3%以内.为进一步提高模型的预测精度,结合ARCH预测模型和BP神经网络预测模型的特点,通过预测误差最小化模型,确定组合权重,建立了新的组合预测模型对未来油轮运价指数进行分析预测,模型的精度控制在2%以内,预测精度显著提高.此研究对油轮运价指数的预测提供了较好的方法.     

基于层次结构模型的RBF神经网络货运量预测方法

为了有效地进行交通货运量预测,通过对货运量影响因素的分析,建立了关于货运量影响因素的层次结构模型,并根据该模型构建基于RBF神经网络的货运量预测方法。用我国1985~2004年的货运量对该神经网络进行训练和预测,同时与BP神经网络预测方法进行比较。结果表明,该方法具有更快的运算速度和更高的精度,具有很好的预测能力和应用价值。     

用改进的前向神经网络预测铁路货运量

对影响铁路货运量的因素进行了分析。根据影响铁路货运量的诸因素的特点，介绍了一种改进的前向神经网络预测方法，并建立了铁路货运量前向神经网络预测模型。算例表明，其预测精度高于常规预测方法。     

铁路集装箱旅客化运输系统开行方案研究

针对铁路集装箱旅客化运输系统开行方案编制问题,采用基于备选集的优化方法,同时结合货物运输组织特点,规定了箱流物理径路和运输方案的唯一性.在考虑箱流守恒、箱流换乘、箱流运到期限,以及列车开行频率等约束的基础上,以运输企业成本最小化为目标,建立了整数线性规划模型,并设计模拟退火求解算法.最后,构建运输网络进行案例分析,验证了模型和算法的有效性.研究结果表明,与现有货物运输系统相比,新型集装箱系统充分发挥了网络运输的优势,在列车开行频率、货物送达速度和运到期限方面表现更加优异,但同时牺牲了部分列车“上座率”.