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| 基于Box-Cox-TQR概率密度的铁路运用车保有量预测方法 | |
| 作者姓名： | 李夏苗 王丽珊 郭旺 |
| 作者单位： | 中南大学 交通运输工程学院,长沙 410000 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China(U1334207). |
| 摘 要： | 合理的铁路运用车保有量,对满足铁路货运需求,提高货车运用效率,降低运营成本等有重要作用.考虑铁路运输系统复杂的内外部环境及其动态变化特性,对影响运用车保有量因素定性分析;提出了粗糙集属性约简、灰色关联分析、逐步回归方法相结合的主要影响因素识别方法.以此为基础,建立了基于 Box-Cox变换分位数回归(Box-Cox-TQR)和核密度估计相结合的概率密度预测模型.以国家铁路局运用车保有量实际数据为基础,进行预测试验.结果表明,利用主要因素识别的方法符合目标值的运动变化规律,预测结果具有良好的精度.此外,概率密度预测比点预测、区间预测传递出更多信息,为管理决策提供更多准确有用信息. |
| 关 键 词： | 铁路运输 运用车保有量 概率密度预测 主要因素识别 变换分位数回归 |
| 收稿时间： | 2018-10-25 |
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