灰色预测模型在铁路客流预测中的应用

运量预测是铁路运输组织工作的重要基础和主要依据之一,是一项经常性工作。只有根据运量预测结果及其他方面的信息才能做出科学的决策,编制出可行计划、规划或发展战略,最大程度地减少风险,降低运作成本,减少设施闲置。运用灰色预测模型建立铁路客流预测模型,对我国铁路客运量进行预测,灰色模型的方法简单,适合在数据少的情况下预测短期客流量。     

基于“三阶段法”的高速铁路短期运量预测

考虑到我国未来年度的OD分布预测中的路网构成变化、区域经济布局变动、区域经济增长速度差异等一些具有时变性和特殊性因素,采用在“四阶段法”运量预测基础上改进而成的“三阶段法”进行高速铁路短期客运量预测。首先采用组合预测模型进行趋势运量预测,然后采用多元LOGIT模型进行方式分担,最后采用弹性系数诱增模型进行诱增运量预测。以京沪高铁为例,采用“三阶段法”预测了2014年和2015年京沪高铁本线及跨线单向客流量。     

基于模型组合的铁路集装箱运量预测

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.     

组合预测模型在铁路货运量预测中的应用

货运量预测是铁路运输规划的基础,单一预测方法很难准确有效地进行运量预测。探讨组合模型在铁路货运量预测中的应用,以全铁路货运量及社会经济发展状况为样本,对未来铁路货运量进行预测。实证预测结果表明：组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,从而提高模型预测精度,与单一模型相比,该方法具有较好的实用价值。     

基于灰色理论的水路客运预测方法研究

运用灰色系统理论,建立了基于灰色理论的水路客运量预测模型,利用模型进行了预测,并对模型进行了精度检验,运用修正后的模型对河南省的水路客运量进行预测。结果表明,灰色系统模型能有效地对水路客运量进行预测,且精度较高。表明了模型具有较高的可靠性和实用性。对河南省的水路客运及相关行业的发展能够起到一定的导向作用。     

我国道路交通事故近期发展预测

建立基于灰色预测模型、非线性回归预测模型的交通事故次数的组合预测模型,对我国未来5年的交通事故次数进行了预测。从模型预测的结果来看,我国交通事故次数在未来几年将会保持下降的趋势。     

运输通道新建高速铁路客运量预测MD模型

为了准确分析运输通道新建高速铁路未来客运需求,应用经济学效用原理和数学分析方法,对MD（Minimum Drain）预测模型的概念、假设、原理进行了定义和分析,讨论了需求潜在化实现率、旅行总支付及运输方式选择的机理,并与传统客运量预测方法对通道总的铁路客运需求量预测结果进行了对比。结果表明,该模型预测运输通道新建高速铁路未来的市场份额为70％以上,预测潜在需求年增长率比其他方法低1％,符合近年来交通量的增长规律,这说明MD模型与传统运量预测模型结合进行通道运量预测能充分反应通道中各种运输方式的服务水平对其市场份额划分的影响。     

基于GM(1,1)模型的交通客运量发展预测

采用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,选取2001~2005年我国客运运量数据,分别建立了铁路、公路和民航客运周转量的预测模型,经检验,模型精度等级较高。应用所建模型进行了2006~2010年客运周转量预测,并对照2006年实际运量数据,证明预测结果精度较高。最后讨论了GM(1,1)预测模型在运量预测实际应用中的指标选取、模型检验和应用范围。     

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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.     

呼和浩特至张家口客专本线客流预测研究

随着社会经济的快速发展,我国铁路客运业也得到迅猛发展。铁路客运量的预测是运能分配、产品设计以及制定营销策略的基础。使用我国铁路客流预测普遍采用的“四阶段”预测法对新建呼和浩特市到张家口市本线客流进行预测。在有无呼和浩特至张家口客运专线的情况下,首先,使用重力模型对本线直接客运需求进行预测;其次,使用logit模型对直接需求进行运输方式分配;最后,在有呼和浩特至张家口客运专线的情况下对产生的转移运量和诱增运量分别进行计算。计算结果证明,呼和浩特至张家口客运专线对于本线旅客出行影响较大,结论可为本线旅客列车开行方案制定提供依据。     

铁路客运量的系统动力学预测

在分析铁路客运量主要影响因素的基础上,建立了铁路客运量预测的因果关系图和流程图,写出了DYNAMO方程,并对模型中的参数进行了标定,利用历史数据检验及灵敏度分析对模型的有效性进行了验证,对我国未来五年的铁路客运量进行了预测.结论显示,经检验模型有效可行,系统动力学方法较好地符合铁路客运系统的特征要求,能够很好地进行铁路客运量短期预测.     

基于数据预处理的铁路客运量灰色预测模型

铁路是国家的基础设施,对铁路的客运量进行准确地预测具有重要的理论意义和实际应用价值。首先对传统预测方法进行了分析,指出它们在运量预测中的不足,进而提出应用灰预测进行运量预测的优势。结合滑动平均法对灰预测方法进行了改进,同时考虑初始条件的改变。在预测2006-2010年全社会客运总量的基础上,根据铁路客运在各种运输方式中所占的份额预测2006-2010年的铁路客运总量。     

铁路客流量预测分析与研究

铁路客流量预测与分析对铁路部门采取有效的应对措施具有十分重要的意义,分别应用基本的神经网络和遗传算法优化BP神经网络对客流量进行了预测,建立铁路客流量网络预测模型.分别利用以前客流量的数据对2011年和2012年的客流量做了预测验证,并对2013年的客流量做了预测,结果表明利用遗传算法优化BP神经网络得到的预测数据和实际的基本相符,该预测算法应用到客流量的预测中效果良好,具有很好的应用和推广的前景.     

对我国高速铁路客运量预测的探讨

分析了客运量的影响因素、铁路客运在全国客运市场的地位,提出在市场经济条件下高速铁路客运量的预测方法,即先预测整个客运市场的客运量,再根据高速铁路在客运市场的地位和作用确定其客运量。最后给出一个例子对此予以说明。     

城市轨道交通客流灰色预测法应用

在介绍灰色系统理论的基础上,叙述运用GM(1,1)预测模型进行预测的详细步骤,讨论灰色预测模型在城市轨道交通客流量预测中的应用。并通过具体数据对未来时期的客流量进行预测,通过精度检验证明预测结果是可信的,从而证明GM(1,1)预测模型应用于城市轨道交通客流预测是完全可行的。     

基于灰色-马尔科夫链理论的公路客运量预测

客运量预测是公路网规划不可缺少的环节,是公路经济效益计算的重要基础。以四川省公路客运量为例,利用灰色系统理论,建立GM（1,1）预测模型,并将灰色GM（1,1）预测模型与马尔科夫链状态转移矩阵相结合,进一步提高预测结果的精度。从计算效果上分析,该方法求得的结果与其他方法相比,与实际值偏差较小,预测效果较好。     

基于IWOGA算子的公路客运量组合预测模型

客运量预测是进行公路网规划的必要环节和计算公路经济效益的基础。为了提高公路客运量的预测精度,在现有客运量预测模型基础上,采用IOWGA算子将三次指数平滑、GM（1,1）预测和BP神经网络结合起来,建立组合预测模型,并以全国公路客运量为例,验证预测结果的精度。分析计算结果,将该模型所得结果与其它常用方法相比,与实际客运量之间相差较小,预测精度较好,可以作为预测公路客运量的有效方法。