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。     

铁路轮渡货运量预测方法研究

铁路轮渡在国内属于新生的一种运输方式，其货运量预测方法及对运量构成的划分方法尚无成熟经验可以借鉴，从综合运输的角度入手，对采用经济模型与产销平衡分析相结合预测铁路轮渡货运量的方法进行了探讨，并进一步利用该方法对铁路轮渡运量的构成进行了合理划分。     

神经网络模型预测运输货运量

从交通运输需求的角度描绘了交通运输需求与国民经济的一些主要经济变量的相关关系,基于这些相关关系建立了交通运输需求预测的神经网络模型,利用误差反向传播算法实现了由这些因素到运输系统需求的复杂映射。并进行了实例验证分析。     

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.     

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xDeepFM的铁路货物运输时间预测

铁路货物运输时间会影响物流交付、列车调度等,准确的铁路货物运输时间预测是合理制定运输组织方案的关键.货物列车的运营受很多复杂因素的耦合影响,而既有研究普遍缺乏对各因素特征交互的深入探索,为了探索铁路货物运输时间预测新的特征融合机制、提高整体预测效果,本文创新性地将智能推荐算法领域的xDeepFM算法引入货运时间预测问题...     

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。     

铁路枢纽内货运量的模糊预测

分析了铁路枢纽内影响货运量的因素，讨论了不同因素的数据处理方法，建立了预测货运量的模糊回归模型，并通过算例求解，对某铁路枢纽的货物发送量进行了预测。     

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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。     

公路路网货物运输量月度波动系数推算方法

公路运输量波动系数反映了运输需求与运输供给在时空上的不均衡状态.本文首先分析了车辆货物运输量月度波动系数的统计方法和其在统计调查中存在的问题;接着依托高速公路联网收费系统、交通量自动观测点与交通量调查信息系统等平台,建立了公路路网货物运输量月度波动系数推算模型,把车货质量、收费总额、交通量、车道数、通车里程等参数引入到模型中来,并对公路路网货物运输量非基数月度波动系数提出了量化处理、权重赋予的方法;最后,通过实例验证了模型和算法的可行性.研究成果可为公路路网货物运输量统计调查、区域内公路路网规划和综合运输体系优化提供切实的参考.     

多运输方式竞争下的铁路快捷货运定价方法

不同运输方式存在运输价格、安全性、时效性和便捷性等方面的差异,这几个 因素决定了货物运输的广义费用.客户总是选择对自身来说广义费用最小的运输方式.快 捷货物运输是铁路近几年开发的货运新品种,在定价方面主要依赖个人经验,缺乏理论 依据.为此,本文研究了多种运输方式竞争下铁路快捷货物运输的动态定价方法,提出用 户广义费用最小化模型和双层规划模型,并通过呼和浩特至北京的货运数据比较了这两 种定价模型对定价及总利润的影响.结果表明,双层规划模型优于广义费用最小化模型.     

铁路客货运输组织系统特性的比较分析

论文以理论研究为主,运用具体的系统概念和方法对铁路旅客运输组织和货物运输组织两者的系统结构、功能进行了详细的分析和研究。在研究过程中,通过对铁路旅客和货物运输组织系统的特点和本质进行比较,从信息传递和控制等角度提出了两者的基本特性,最后,总结了两者的主要区别和联系。     

快捷货运服务网络设计研究综述

服务网络设计是快捷货运运营管理层面的重要内容,也是交通运输领域的关键科学问题.本文分析了快捷货运服务网络设计的内涵,并从研究内容、优化模型、求解算法这3个方面对国内外相关研究现状展开详细论述.在研究内容上,对不同运输方式和多式联运进行归类总结,单一运输方式下和综合运输体系下的快捷货运服务网络设计都涵盖了路径规划、流量分...     

城市货运交通政策体系研究

由于受行业及部门分割的影响,我国城市货运交通政策往往缺乏必要的系统性和统一性,不仅不利于城市货运交通规划的编制与实施,还给城市物流发展带来负面影响。论述了城市货运交通政策的概念、目标、实施范围、政策评估及其基本内容;并结合国内外货运交通发展的经验案例,说明规划或政策的制定者们必须重新调整和认识货物流通中心的发展观念,用城市货运交通大系统的视角去审视货物流通中心发展面临的政策问题,结尾对我国城市货运交通一体化和货物流通中心发展政策的思考,指出必须加强货物流通中心发展政策与城市货运交通的必要有效的互动,从更高层面加强货运交通政策领域的研究工作。     

公路货运弹性系数的因子计算方法研究

为全面、有效地分析众多指标因子对货运需求的影响并揭示它们之间的联系,将公路货运影响因子划分为公路货运经济因子和公路货运弹性因子两种,并给出公路货运弹性系数的因子分析法。对某省1980～2005年公路货运指标采用因子分析法进行计算,通过经济因子和弹性因子的关系来获取该省公路货运的弹性系数。结果表明：采用因子分析法进行公路货运需求分析,既能大大减少参与数据建模的变量个数,有效降低变量维数,同时也不会造成信息的大量丢失;各年货运弹性系数总体变化不大,能够较好地反映公路货运与社会经济发展的关系,但利用几何平均法得到的运输弹性系数的发展趋势比较平缓,其波动范围也小于利用算术平均法得到的弹性系数。