新亚欧大陆桥连霍段铁路货运量预测研究

合理科学预测铁路货运量对铁路基础设施规划建设具有重要意义。概述新亚欧大陆桥连霍段现状及沿线经济发展情况,阐述回归预测模型和灰色预测模型原理,充分考虑以上2种预测模型优势,构建回归-灰色组合预测模型。在此基础上,通过对新亚欧大陆桥连霍段铁路货运量的预测,对回归预测模型、灰色预测模型和回归-灰色组合预测模型的预测结果进行比较分析,表明回归-灰色组合预测模型预测结果更能真实反映实际情况,可以为相关决策部门提供参考依据。     

基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测

为提高对铁路货运量的预测精度及建模速度,在分析货运量影响因素基础上,提出基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测方法。将货运量影响因素分为社会需求与铁路供给两方面因素,采用灰色关联分析法对两方面因素与货运量进行相关性分析,根据灰色关联度值,结合定性分析筛选LS-SVM输入变量,简化LS-SVM结构,再通过随机权重粒子群(SIWPSO)算法优化选择LS-SVM模型参数。通过对我国1980～2009年铁路货运量实例分析表明:该方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度。     

基于马尔科夫—Verhulst模型的铁路货运量预测研究

铁路货运量是一个地区经济发展的先行指标之一,准确预测铁路货运量能够为该地区的发展规划起到指导作用。针对传统灰色Verhulst模型在进行铁路货运量预测时模型误差较大的问题,运用马尔科夫链模型对传统Verhulst模型的预测结果进行修正改进,以提高模型的预测精度。最后,通过引入实际案例,验证了经过马尔科夫链改进的灰色Verhulst模型在预测精度方面有了大幅度的提高,适用于甘肃省铁路货运量的预测。因此,应用该模型对甘肃省2015年到2017年的铁路货运量进行预测,为该地区的物流运输及其他相关行业的发展提供可靠的指标依据。     

基于复杂网络理论的铁路货运量预测

论证了复杂网络理论应用于铁路货运量预测的可行性,利用复杂网络理论对铁路货运网络进行了分析,用基于复杂网络传播的动力学模型定量预测了2006-2015年中国铁路货运量的发展.     

ARIMA 模型在铁路货运量预测中的应用

铁路货物运输是国民经济的重要组成部分,对铁路货运量作出较为准确的预测,可为铁路管理部门提供决策参考.采用ARIMA模型对1990-2007年全国铁路货运量进行分析建模,并预测出未来几年的铁路货运量.     

基于灰色DGM(2,1)模型的四川省铁路货运量预测

基于四川省铁路货运量的数据特征,引入灰色系统理论,建立四川省铁路货运量DGM(2,1)预测模型,并对其预测值进行精度检验,得出该模型精度为一级,模型精度高、可用于货运量的预测的结论。在此基础上对四川省2010-2015年的铁路货运量进行了预测,结果呈现单调的递增趋势,发展态势良好。     

基于灰色预测-马尔可夫链-定性分析的铁路货运量预测

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义。分析以往对铁路货运量预测的相关文献及其预测精度,并分析影响预测精度的因素,定量分析与定性分析相结合有利于提高预测的准确性。采用灰色预测-马尔可夫链-定性分析相结合的方法对铁路货运量进行预测,经分析表明:灰色模型预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,通过马尔可夫链修正,预测结果得到较大改善;由GM(1,1)预测值及马尔可夫状态转移下的最大概率可知铁路货运量的发展趋势;"十一五"期间铁路货运量增长速度将放缓,但仍将保持较高的增长率。     

基于组合预测模型的铁路货运量预测研究

为了进一步提高铁路货运量的预测精度,提出基于乘积季节模型与引入注意力机制(Attention Mechanism)的长短期记忆(Long Short-Term Memory)模型的组合预测模型。首先建立乘积季节模型、LSTM模型与引入注意力机制的LSTM模型,然后利用误差修正法分别将2种LSTM模型与乘积季节模型组合起来进行预测,最后将预测结果分别与单一模型进行对比。采用2005年至2018年全国铁路月度货运量进行预测分析,结果表明2种组合预测模型的预测精度均高于单一预测模型的预测精度,其中基于乘积季节模型与引入注意力机制的LSTM模型的组合预测模型精度最高,具有研究和实用价值。     

基于二元线性模型的铁路货车保有量预测

通过分析我国铁路2005-2011年的运营里程、货运量和货车保有量,建立货车保有量与运营里程和货运量的二元线性关系模型;根据GDP年均增长率与铁路货运量年均增长率存在一定的正相关关系和比例关系,建立一元二次回归模型和弹性系统模型相结合的货运量预测模型;在此基础上预测未来几年我国铁路的货车保有量.预测结果表明,到2015年,我国铁路货车保有量将突破102万辆.结合当前我国铁路基础设施的适应性,建议在既有线上推广运用27 t轴重通用货车(C80E型).     

基于改进灰色模型的东北地区铁路货运量预测

铁路货运量预测在国家和区域经济发展规划中具有十分重要的作用。灰色GM(1,1)预测模型被广泛应用于铁路货运量预测研究中。本文在建立灰色GM(1,1)模型的基础上,采用更符合东北地区经济发展态势的改进灰色模型——新陈代谢GM(1,1)模型对东北地区2006—2011年铁路货运量进行预测。通过对原始数据与预测数据的精度检验后发现:新陈代谢GM(1,1)模型满足四种精度检验要求,符合一级预测标准并适合中长期预测,适合于东北地区铁路货运量的预测研究。最后应用新模型预测2012—2015年东北地区的铁路货运量,使得预测数据更加合理化。与灰色预测的基本模型相比,改进的预测模型具有较好的实用价值。观察预测数据发现东北地区货运量呈单调递增趋势,有良好的发展态势。