基于灰色自适应粒子群LSSVM的铁路货运量预测

为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型.通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数.对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE、MAE、MPE和Theil不等系数分别为0.062 8、0.052 3、0.016 2和0.010 7,均小于其它模型,预测性能好;用APSO算法搜索LSSVM最优参数的时间为55.656 s,比传统交叉验证法减少了10.462 s;2006~2009年的预测相对误差分别为0.39%、-1.67%、1.44%和4.75%,适用于铁路货运量的短期预测.      

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.     

基于灰色系统理论的船闸货运量预测研究

采用灰色系统理论，建立了基于GM（1，1）的船闸货运量预测模型，经检验，预测精度良好，模型为一级．应用所建模型进行了运量预测，通过后期2001～2003年实测值与预测值的对比，发现相对误差很小，预测结果合理可信，且优于常用的线性回归预测，由此可以认为，灰色预测方法是值得在水运界进行推广和探讨的．     

PSO-BP混合预测模型及在港口集装箱吞吐量预测中的应用

运用粒子群优化算法代替BP神经网络的初始寻优,再用BP算法对优化的网络权值参数进一步精确优化,从而建立基于粒子群优化的BP神经网络模型.运用该模型对某港口集装箱吞吐量进行预测.应用结果表明,该预测模型不仅能较好地拟合港口集装箱吞吐量的历史数据,同时对港口集装箱吞吐量的远期预测也具有较好的效果.     

基于灰色PSO-BP的客运量预测模型

在灰色预测模型、BF神经网络与粒子群优化算法PSO的基础上建立基于灰色PSO-BP的公路客运量预测模型。并根据陕西省近10 a的公路客运量数据,对GM(1,1)、BP神经网络、灰色PSO-BP网络预测模型的预测结果进行比较,得出基于灰色PSO-BP的客运量预测模型能充分发挥各种算法的优势、提高预测精度,更适合运用在公路客运量预测的领域中。     

置换流水车间调度粒子群算法与参数设置分析

针对置换流水车间调度问题,在介绍了基于粒子位置次序的粒子群算法二维编码方法之后,采用惯性权重线性递减粒子群算法对置换流水车间调度问题进行了优化.在此基础上,对粒子群算法的相关参数设置问题展开分析,主要针对惯性权重的取值、粒子群种群数量、粒子位置和速度的初始化以及粒子位置和速度的限制范围等几个方面展开实验研究.粒子群算法的参数设置分析将有助于提高求解置换流水车间调度问题的粒子群算法优化效率和优化性能.     

基于灰色模型的云浮港水运货运量预测

建立了灰色模型对云浮港水运货运量进行预测.根据云浮港2010年～2017年水运货运量建立了GM(1,1)灰色模型,模型平均相对误差较大,预测结果显示2018年～2021年云浮港水运货运量将保持较高增速.灰色关联分析显示云浮港水运货运量受到云浮进出口贸易影响较大,而国际经济增长有降速趋势,因此云浮港水运货运量增长也可能放缓.对模型进行改进,引入弱化缓冲算子,得到增速放缓的预测结果.对改进模型进行检验,检验结果表明改进模型精度较高,预测结果较为准确.     

基于Holt-Winters模型的铁路月度货运量预测研究

铁路货运量预测是铁路运输市场分析的重要内容,对铁路货运业务的开展有着重要指导意义。铁路月度货运量数据序列是既有趋势性增长又有季节性波动特征的时间序列,Holt-Winters模型适用这类时间序列的预测。本文构建Holt-Winters乘法模型来进行铁路月度货运量预测,并以某铁路局化肥月度货运量为原始数据来做实证分析,最后与灰色模型、分组回归等传统预测模型的结果进行比较,结果显示Holt-Winters模型的预测精度最高。     

灰色系统理论在道路货运量、货运周转量预测中的应用

基于灰色系统GM(1,1)模型和残差修正GM(1,1)模型,预测道路货运量及货运周转量,可充分开发并利用了少量数据中的显信息和隐信息,避免复杂的相关关系,克服原始数据的离散性,得到高精度的预测结果.以山东省道路货运量及货运周转量为例进行了中短期预测,并用后验差方法对预测结果进行了检验。     

基于最小二乘向量机的公交站点短时客流预测

考虑上下游公交站点、历史同期客流和相邻间隔输入因子β三者的影响,采用最小二乘支持向量机回归算法建立预测模型,并利用粒子群算法优化模型参数.实例验证结果表明:三者均会对预测精度产生影响;当β=3并在多输入变量中设有上下游站点、历史同期客流维度时,该预测模型相比预测性能最好,平均绝对误差为0.625 0,均方误差为0.914 5.     

灰色最小二乘马尔可夫链预测算法

科学的预测对于经济现象的研究和经济决策的制定都具有十分重要的意义,因此,关于经济预测理论和方法的研究一直是一个热点。将灰色模型预测方法GM（1,1）、最小二乘法与马尔可夫链预测相结合,提出灰色最小二乘马尔可夫链改进预测方法,并且针对我国能源消费总量的发展趋势进行了预测,得出比灰色预测更加准确的结论。从而证明,灰色最小二乘马尔可夫链改进方法是个好算法,更有利于决策者的经济决策行为。     

上海市产业结构调整对货运量的影响分析

分析上海市产业结构调整对货运量的影响。通过定性分析上海市货运量的增长趋势,采用灰色关联分析和回归模型定量得到上海市产业结构与总货运量的关联度以及产业结构变动对单位GDP货运量的影响。文中结论用于货运需求预测以及宏观把握货运业的发展趋势方面研究,为货运业未来的发展规划提供依据。     

改进的灰色模型在船闸通过量预测中的应用

对灰色GM(1,1)模型进行了改进,通过函数变换改变序列的光滑度,以积分逼近值代替均值作为相邻时间间隔增长量,以提高发展系数精度,从而得到了比原GM(1,1)模型模拟精度高和适用法范围更广的新模型.并以苏北运河船闸历年累计货物通过量为实例,运用原始模型与改进模型对船闸通过量进行预测,预测值与真实值相比较后,证实了文中改进的灰色模型精度较高,适用范围更广.     

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铁路货运量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系，传统的BP神经网络模型能对非线性系统进行很好的拟合，但模型的预测能力不强。通过单位根检验，可知铁路货运量及其影响因素的时序列数据是非平稳的。本文通过分析BP神经网络的传递函数对非平稳时间序列预测的不利影响，提出用差分法对输入数据进行预处理，在此基础上建立了铁路货运量预测的改进BP神经网络模型，并通过实例计算说明了这种改进BP神经网络方法对提高铁路货运量预测精度的有效性，最后利用该模型对2006—2O1O年的铁路货运量进行了预测。     

航空货物运量分形预测及R／S分析

航空货运量预测是航空公司运力安排的重要参考。本文根据分形拼贴定理,由分形插值方法求取一个吸引子与航空货运量历史数据相近的迭代函数系统,建立分形预测模型,对航空货运量进行预测。预测结果表明,该方法不存在收敛性问题,数据收集简单,具有较好的实用性。货运量时间序列R/S分析进一步表明了预测值的合理性。     

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。     

PSO优化的LS-SVM在列车弓网系统的建模研究

提出基于粒子群(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的列车弓网系统建模方法。针对LS-SVM的超参数难以选择的问题,提出采用具有全局搜索性能的PSO优化LS-SVM超参数的方法。在建立弓网子系统模型的基础上,得到了弓网系统的整体动力学方程。最后进行弓网系统的仿真实验,结果表明,所提出的PSO优化LS-SVM模型比LS-SVM模型、子空间模型具有更高的预报精度,所提出的方法用于列车弓网系统的建模是有效的。     

中国货运结构优化的碳减排效应测度

管理部门和学界高度重视货运结构优化问题，因为过高的公路货运量导致货运碳排放居高不下，不利于早日实现“碳达峰、碳中和”目标。除货运结构外，货运碳排放受诸多因素影响，但研究者大多仅关注部分重点因素影响，对于货运结构优化的碳减排效应缺乏准确理解。为解决上述问题，本文利用“自上而下”法测算1999—2019年中国货运碳排放量，并构建综合考虑社会经济变量(如人均GDP)与货运特征变量(如货运分担率)的偏最小二乘回归模型，通过调整不同货运方式使用费用，模拟2030年不同政策刺激情景下货运结构优化的碳减排效应。结果表明：1999— 2019年，社会经济变量对货运碳排放增长的年均贡献度为73%，显著高于货运特征变量；公路、铁路和水路货运分担率变化对货运碳排放增长的年均贡献度分别为1.81%、-0.01%和-0.26%；2030 年公路货运量全部转为铁路或水路货运量的极端情景，难以实现单位GDP货运碳排放较2005年下降65%的标准；增加高碳货运方式使用费用的碳减排效应比降低低碳货运方式使用费用更显著。