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。     

BP神经网络在新疆货运量预测中的应用

在分析货运量影响因素的基础上,利用BP神经网络建立新疆货运量时间序列预测网络结构模型.利用1995～2006年新疆货运量历史数据,对模型进行训练和拟合,再选用2007 ～2008年的历史数据作为网络模型检验样本,同时采用移动平均法、指数平滑法对新疆货运量进行预测,并对预测结果作对比分析.研究表明,采用BP神经网络预测新...     

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。     

应用神经网络-时间序列预测路面平整度

以神经网络和时间序列分析方法为基础,采用零均值化、标准偏差预处理方法、规则化能量函数法和贝叶斯规则化方法进行BP神经网络建模,利用BP网络对平整度非平稳时序进行趋势项提取,使非平稳监测时序转化为平稳时序以进行常规ARMA时序分析。结合滚动预测方法,建立了适合平整度预测的神经网络时间序列分析联合模型,并以江苏省某高速公路的平整度数据为例进行了预测分析。研究结果表明：新模型的预测精度高、实时可靠,可应用于实际工程。     

基于BP神经网络的南宁市公路货运量预测

为提高公路货运量预测的准确性,依据南宁市历史年份的公路货运量数据建立公路货运量的BP神经网络预测模型。将模型在MATLAB软件环境下进行编码并运算,通过对数据的反复训练和学习最终得到预测值。经过实例分析证明基于BP神经网络的货运量预测模型的有效性。为证明不同方法间的差异性,利用趋势外推法、三次指数平滑法、灰色预测法以及指数回归法对南宁市公路货运量进行了预测。通过对比分析,得到不同方法的相对误差。可以看出,基于BP神经网络的货运量预测模型较传统预测方法有较大的优越性,BP神经网络模型能够揭示货运量的非线性变化关系,准确地拟合原始数据。     

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组合预测方法与单一预测方法相比可以提高预测的精度和稳定性，因此得到广泛的应用。本文首先概述了组合预测的基本思想，然后介绍了基于BP神经网络的组合预测模型，并以吉林省公路货运量为例给出计算实例，实例的预测结果非常理想，同时也用数理统计的方法证明了此模型的适用性。统计分析和实践都证明此模型的可行性和适用性，说明将此模型用于公路交通运输量预测是有效可行的。     

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基于BP神经网络和RBF神经网络构建了城市环路交通流动态实时预测模型，并对北京市三环路的实测交通流数据进行了预测分析。实证结果表明，该模型具有较高的精确度，算法的动态实时性也满足实际预测系统的要求，具有较好的实用性。     

基于改进灰色GM(1.1)模型的铁路货运量预测

针对铁路货运量年度长期预测对货运部门制定短期运输规划指导不足的问题,引入GM(1.1)模型预测铁路月度货运量.考虑货运量序列常呈振荡波动的特征,利用加速平移变换和加权均值变换弱化序列的波动性后,建立改进灰色GM(1.1)模型实现最终预测.对我国2019年11月至2020年5月铁路月度货运量序列拟合结果比较表明,与传统GM(1.1)模型相比,改进GM(1.1)模型在预测精度方面明显提高,能更好的拟合铁路月度实际货运量,解决了传统GM(1.1)模型对呈现振荡波动现象的铁路货运量预测精度较低的问题.     

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.     

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。     

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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.     

考虑容量约束的铁路货运竞争性定价策略研究

在铁路传统货运市场营销中,针对定价问题的研究很少考虑铁路货运系统的容量约束,为了将铁路编组站和线路的容量约束与货运价格的制定进行综合优化,引入市场竞争因素,提出了一个以铁路运营企业总利润最大化为上层目标和货主广义费用最小化为下层目标的双层规划模型.在满足约束条件的前提下,该模型能够给出最优的定价策略和运量分配方案,使得铁路运营企业的总利润最大化.为了降低模型求解难度,运用原始—对偶方法将双层规划模型转化成单层整数线性规划模型,给出了精确的求解算法.通过算例验证了该模型在我国铁路货运定价中的可行性.     

动态交通流量预测方法研究

随着智能运输系统的广泛应用,实时交通流量预测的重要性也日益显著。本文介绍了预测模型发展过程中比较重要的几个模型,并由此引出人工神经网络。介绍误差逆传播(BP)模型的相关理论。指出传统BP神经网络的缺陷,并提出提高预测精度的措施引进高阶神经网络。建立普通BP神经网络的预测模型,利用误差反传播算法实现这些影响因素到输出变量的复杂映射,再用高阶神经网络构建另一预测模型。利用交叉口实测数据进行预测,并用实际数据进行比较验证。     

基于Petri 网模型的铁路快捷货运产品可靠性评价

为准确评价及预测铁路快捷货运产品的可靠性,在全面分析铁路快捷货运产品可靠性影响因素的基础上,建立用于产品可靠性评价的故障树模型,并采用下行法求取故障树的最小割集;结合Petri 网建模方法与故障树基本理论,将产品故障树转化为 Petri 网仿真模型,并证明两者的等价性;利用Matlab 仿真软件进行基于关联矩阵的Petri 网模型求解,并以北京-上海间特快货物班列为例,得到该产品的可靠度及故障因素重要度排序.实证结果显示,应用Petri 网模型来求解产品可靠性评价问题,不仅能够有效提升求解过程的效率,而且准确易行.研究成果可以为提高铁路快捷货运产品可靠性和市场竞争力提供科学依据和必要支撑.