基于灰色和神经网络的铁路客运量预测研究

准确的客流量预测在国家交通规划与管理中具有重要意义,预测方法的选择直接影响到预测的精度。客运量的预测具有小样本和非线性的特点。结合灰色理论和RBF神经网络的特点形成灰色-RBF神经网络模型,并采用客流运量分担率的方式对拟建铁路客流量进行预测。通过灰色理论对原始数据进行生成处理,将无规律的原始数据变为较有规律的生成数列,再利用RBF神经网络的超强适应能力和学习能力,大大加快学习速度并避免出现局部极小问题对生成数列进行预测,再将模型运用到客运量的预测中。最后结合新建兰州至中川机场铁路项目及调查数据进行客流量的预测研究,得出灰色-RBF神经网络模型对客流量具有很好的预测性。     

基于Verhulst-RBF的铁路客运量预测

为更准确地预测铁路客运量,采用灰色关联法,分析不同因素对铁路客运量的影响程度,确定主要影响因子,并将其作为预测指标,提出基于Verhulst-RBF神经网络的铁路客运量预测组合模型。基于四川省近14年的铁路客运量数据,进行组合模型测试。实验结果表明,Verhulst-RBF神经网络组合模型的预测精确度高于单一的Verhulst模型或单一的RBF神经网络模型。     

基于GM—周期扩展组合模型的铁路客运量预测

铁路客运量的准确预测对我国铁路建设项目投资和决策具有重要意义。由于铁路客运量预测系统本身是一个信息不完全的灰色系统,因此,可以通过建立(灰色)GM-周期扩展组合模型对铁路客运量的非线性动态变化进行预测。该模型运用灰色预测理论GM(1,1)与周期扩展模型结合,不但可以进行客运量的趋势预测,同时也可以充分考虑铁路客运量的周期波动性这一特征。最后,结合具体的实例验证说明该模型是科学合理的,预测值与实际值较吻合。     

基于灰色线性回归模型的哈尔滨铁路枢纽客运量预测研究

客运量是铁路客运枢纽规划的基础,准确掌握铁路客运量的发展规律,可为铁路枢纽制定运输计划与线路改造等提供参考依据。由于铁路客运系统是一个信息不完全的灰色系统,在进行客运量预测时,将灰色预测模型与线性回归模型结合,消除单一模型在预测过程中产生的较大误差,使模型更加灵活、预测数据更加准确。采用该模型预测哈尔滨铁路枢纽客运量,对模型精度进行评价检验,验证结果表明:评价指标方差比与小误差概率均为第一等级,评价检验结果为优,预测结果可靠。     

铁路客运量数据挖掘预测方法及应用研究

在分析铁路客票数据特征的基础上,提出采用分段模糊BP神经网络对铁路客运量进行数据挖掘预测。通过对铁路客票数据的分段处理,提高了网络学习的收敛速度和预测精度,并在MATLAB环境下建立了分段模糊BP神经网络模型,在仿真试验中各分段的期望输出和实际输出之间吻合较好,从而证明了分段模糊的数据处理方法是有效的;同时,预测的客运量和实际客运量数值非常接近,说明分段模糊BP神经网络得到的数据挖掘预测模型对铁路客运量有很好的预测效果,该预测模型可信,为预测铁路客运量提出了一种新思路。     

灰色理论在铁路客运量预测中的分析研究

针对传统灰色预测模型存在对历史数据依赖性强、容错性小及抗干扰能力差的局限性，将无偏灰色理论与残差验证理论引入预测模型，从趋势曲线灰色拟合与状态分类方式上对传统灰色模型进行改进，提出无偏灰色预测铁路客运量方法；同时，对铁路客运量预测方法从定性预测和定量预测两个方面进行阐述并对其优缺点进行分析。依据建立的无偏灰色预测铁路客运量模型，以1997—2016年铁路客运量为基础数据，对铁路“十三五”时期的数据进行预测，通过残差检验和结果分析，其预测精度明显高于BP神经网络预测。     

基于无偏灰色组合动态模型的铁路客运量预测研究

针对目前铁路运输客运量预测在精度方面的不足，提出一种无偏灰色组合动态预测模型，应用于现有铁路客运量的预测。通过借鉴无偏GM(1,1)模型直接建模思想，对传统的灰色Verhulst模型作出改进，即对原始序列作倒数生成，运用新生成的倒数序列建立无偏灰色Verhulst模型，以消除传统的灰色Verhulst模型自身的一些偏差；为进一步提高模型的拟合精度及收敛速度，引入马尔科夫链方法对无偏灰色Verhulst模型的拟合结果进行修正，同时兼顾数据序列具有一定的时效性，构建出无偏灰色组合动态客运量预测模型。以我国兰青铁路某区段2010—2019年共10年的客运量数据作为原始数据，验证模型的可靠性与准确性，并与传统EDGM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和无偏灰色Verhulst模型作对比，结果表明，本文模型在预测精度方面更凸显优势，能有效提高预测结果的准确性。     

超限学习机在铁路客运量预测中的应用研究

传统的预测方法对实验对象要求严格、需要人工设置大量参数,导致算法学习速度较慢、预测误差较大等不理想结果。本文引入机器学习中的超限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)对铁路客运量进行预测,建立铁路客运量网络预测模型。利用国家统计局公布的1997~2014年铁路客运量数据做了验证,并以2014年的数据为依据对客运量进行月度预测。结果表明:2010~2014年预测值与实际值的平均误差为0.61%,2014年每个月预测值与实际值的误差均低于1.00%。重复的实验证明ELM算法具有很好的泛化能力和鲁棒性,为铁路客运量的预测提供了一种新的工具。     

加德满都至博克拉铁路客运量预测研究

新建加德满都至博克拉铁路项目位于尼泊尔中部,线路由尼泊尔首都加德满都至博克拉,正线全长164.395 km。由于沿线区域欠发达,几乎无铁路分布,项目客运量预测存在基础资料少、铁路统计调查数据缺失等困难,针对上述困难,对预测的方法进行研究,根据项目客流特点,将尼泊尔划分为17个小区,采用四阶段法进行客运量预测。结合小区人口和旅游客流的现状及增长情况,预测各小区的交通生成量,采用重力模型法得到总客流OD,通过Logit模型得到铁路OD,最后根据最短路径法进行客流分配,从而得出项目区段客流密度和车站旅客发送量,本项目的预测对类似项目有一定的参考作用。     

基于IPSO的霍尔特指数平滑系数的铁路客运量预测研究

为了提高霍尔特指数平滑法对铁路客运量预测的精度,基于改进粒子群算法(IPSO)对铁路客运量预测领域中霍尔特指数平滑系数的取值进行优化研究。以我国各省铁路客运量为研究对象进行仿真实验,以验证改进粒子群算法的寻优效果,并求解霍尔特指数以预测各省铁路客运量的平滑系数最优取值。研究表明,相较于经典的线性递减权重优化法和固定权重法,非线性递减权重优化的粒子群算法能更加准确地求出最优平滑系数,具有更好的寻优能力和收敛速度。以上海市为例,其收敛速度分别提高4代和14代,求解精度分别提高了0.000 18、0.000 006。     

铁路旅客周转量的改进等维新息模型预测

铁路旅客周转量预测不仅影响铁路客运计划组织工作,它还体现了客运市场中铁路运输的市场控制力。针对灰色模型对数据的要求,采用滑动平均处理和对数化处理原始数据,并采用等维新息模型对铁路旅客周转量进行预测,通过与实际情况和GM(1,1)模型的预测效果的对比可以发现,该模型可以通过检验并且预测效果良好。     

“四阶段法”预测沈哈客运专线运量参数取值探讨

采用"四阶段法"进行各种交通方式运量预测工作的关键在于对各种参数值的预测,这需要进行深入细致的定性分析和定量分析。在沈哈客运专线运量预测研究工作过程中,对所建模型参数的取值进行较为深入的研究,取得一定程度的认识,并在此基础上进行新建客运专线等交通方式客运量的预测,取得了良好的效果,可对今后新建铁路客运量预测提供理论支持。     

滇中城市群城际铁路网客流预测

基于对滇中城际铁路网客流的现状分析,将城市群内交通划分为区域内交流、对外交流、过境客流三部分,以区域内交流为重点,将客流以不同的交通方式划分为公路客流、铁路客流与航空客流进行分析。采用改进的四阶段交通需求预测理论,以实际客流数据为基础得到2015年不同交通方式与全方式的客流OD表。运用弗雷特法(Frator method)计算未来各规划年不同交通方式与全方式居民出行城际客流和旅游客流分布。建立滇中城市群各城际通道方式划分Logit模型,得到滇中城市群城际铁路客流OD表,成功得到未来各规划年的客运交通分布预测、客运交通方式预测与主要通道客运交通预测。     

基于Markov链修正的铁路运量灰色组合预测模型研究

预测模型的准确与否直接决定着未来经济规划与决策的有效制定。将灰色GM(1,1)-Verhulst组合预测模型与马尔可夫链方法相结合,同时引入信息熵理论的知识,提出基于Markov链修正的熵权法灰色组合预测方法,并以甘肃省2004年～2015年铁路客运量作为原始数据序列进行模型拟合,而且还以此为基础对甘肃省未来几年内的客运量发展趋势进行预测。结论:(1)在已知实际客运量年份内,该灰色组合预测模型的预测精度比单一灰色预测模型更高、更加准确;(2)采用马尔可夫链方法获得该组合模型的偏差规律,并依照此规律对预测结果进行修正,即由一个单一的预测数值修正成为区间和概率组成的预测范围;(3)通过比较2016年～2017年的客运量实际值、组合预测模型的单一预测值和Markov链修正的预测区间值,发现Markov链修正的预测结果与客运量实际值的吻合性良好,进一步验证此预测方法的可信性。     

基于网络测度的宝鸡至汉中铁路功能定位研究

针对铁路规划项目功能定位定性分析为主的客观性不足问题,以宝鸡至汉中铁路为研究对象,选取节点间旅客交流时间或节点间运输距离为权重,运用Space L构造法建立区域铁路客、货运输网络拓扑结构模型;采用复杂网络分析方法,基于"有无对比"思想及等级化线路技术标准,结合应用Pajek软件与R软件,测算区域铁路运输网络直径、平均距离、边介数、网络效率等加权特征参数,以及非加权特征参数集聚系数进行网络测度分析,并进行网络最小生成树分析;以网络分析结果为基础,从路网、通道、客运、货运四个方面对铁路规划项目功能进行定量化综合定位,宝汉铁路为宁陕及陇东地区与川渝地区间南北纵向新通道的骨架干线,是一条以货为主、客货共线的区域路网干线铁路。     

面向冬奥会突发客流的铁路客运运力应急处置策略研究

客流分布特征及规律是铁路客运运输组织的依据,根据客流状态及时调整运力配置,充分满足旅客出行需求,铁路主要的运营目标.京张高铁目前已投入运营,并将成为北京冬奥会铁路运输系统.文章基于京张高铁历史客流数据和已公布的冬奥会赛事日程信息,对冬奥会期间崇礼和延庆赛区的基本客流构成和特征进行分析和预测;分析冬奥会赛事期间突发客流成...     

武汉至西安铁路客运专线建设必要性研究

武汉和西安是我国的两个大型中心城市,通过对区域铁路网、沿线经济社会发展、交通运输需求等分析武汉至西安客运专线的功能定位,并从路网功能、通道能力、沿线经济的带动和旅游资源的开发等方面进一步研究项目建设的必要性。研究结论为:项目建设对于构建西北至华中、华东等地区快速客运通道,完善区域路网结构,实现通道内客货分线运输,提高通道能力和服务质量、加快沿线城镇化进程,促进沿线旅游产业繁荣等具有重要意义。