铁路货运量组合预测方法的研究

介绍了两种以灰色预测和线性回归预测理论为基础的组合预测模型,分析其理论基础、算法思路和计算步骤。通过对甘肃省铁路货运量的实例验证,说明了这两种组合预测模型的可行性。     

基于灰色系统理论的铁路客运专线路基沉降预测

基于灰色预测模型GM（1,1）模型、离散灰色预测DGM（1,1）模型和非线形离散灰色预测NLFDGM（1,1）模型,采用FORTRAN语言,编制了路基沉降预测程序GREYMODEL。将该程序应用于铁路客运专线路基典型断面沉降预测,并与实测结果进行对比。结果表明：DGM（1,1）模型作为GM（1,1）模型的离散形式,两种模型的预测结果比较接近,短期预测精度高,中长期预测精度低;结合等维信息建模,非线形离散灰色预测NLFDGM（1,1）模型具有极高的精度和稳定性,在路基沉降预测中推荐使用;并提出了若干关于提高灰色模型预测稳定性和精度的建议。     

基于灰色Verhulst模型的铁路货运量预测研究

针对铁路货运量数据序列特征,将灰色Verhulst模型的建模方法引入铁路货运量的预测,并进行建模计算及预测值精度检验。     

铁路路基病害灰色预测系统的研究

本文把灰色系统理论引入铁路路基病害管理工作，提出用灰色预测模型ＧＭ（１，１）对路基病害进行宏观预测的方法和建立预测模型库，通过对路基病害的科学预测，用“事先控制”的路基病害管理模式代替传统的“事后控制”模式，以防患于未然。     

基于灰色动态模型的铁路客运量预测与分析

对铁路客运量实时准确的预测与分析是铁路部门进行相关决策和判断的重要依据。运用灰色动态GM（1，1）模型，对武昌车站2000～2005年的客运量进行了预测，并结合实际统计数据对预测结果精度做出诊断和修正。基于此，对2006--2020年武昌车站的客运量进行了预测。结果显示，该模型直观，可操作性强，预测数据可靠，可以作为决策判断的依据。     

用GM模型对铁路机务段进行行车安全的宏观预测

本文应用灰色系统理论的灰色预测模型(GM),对铁路机务段进行行车安全预测,把机务段行车安全视为灰色系统,将机车走行100000km平均发生的事故数视为灰色量,并将逐年的事故数视为离散函数的时间序列数据,应用GM模型进行行车事故预测,并以某机务段为例进行预测,其预测结论与实际情况完全相符,证明了GM模型的可行性和准确性。     

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。     

灰色模型GM（1,1）对尘肺病例预测研究

应用灰色系统一阶单变量模型[Grey Model(1,1)、下称GM(1,1)]、对全局1985～1991年每年的尘肺病例数进行拟合预测。预测值与实际值的拟合效果为一级,P>0.95、C<0.35。并对1992～1991年尘肺的发病人数进行了外推预测,结果尘肺发病人数每年以8例左右的速度在增加。因此,粉尘作业场所的劳动条件改善,尘肺病的预防与控制仍然是我局目前主要任务,必须引起我们的高度重视。     

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。     

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。     

基于等维新息模型的铁路货物周转量预测

通过对近年全国铁路货物周转量的统计数据进行分析,采用等维新息模型对未来几年的货物周转量进行了预测,通过实际数据与预测值进行比较,证明了该模型对预测铁路货物周转量的可信度和精度。     

基于灰色预测法的铁路集装箱运量预测

对运量发展趋势进行预测是正确制定铁路集装箱营销战略的前提和基础.运用灰色预测法对铁路集装箱运量进行了预测,得出铁路集装箱的发送箱数和吨数都将呈上升趋势.     

RBF神经网络在铁路货运量预测中的应用

基于回归和时间序列模型的传统预测方法以及目前较为常用的灰色预测和BP神经网络预测方法,建立了RBF神经网络模型对全国铁路货运量进行详细分析和预测。利用铁路货运量的原始数据构造时间序列,并对时间序列进行分析和相应的处理。将处理后的数据构造为一个非线性映射,利用RBF神经网络进行逼近。利用Matlab对灰色预测、BP神经网络预测和RBF神经网络预测模型进行仿真实验,得出3种预测模型的平均相对误差,分别为7.67%、4.79%和1.31%。表明RBF神经网络预测方法的预测精度比另外两种预测方法高很多,可为铁路货运量预测研究提供方法支撑。     

铁路货运量组合预测方法

为了对铁路货运量进行科学预测,在指数平滑、模糊移动、线性回归、灰色预测4种单一模型的基础上建立组合预测模型.结果表明:组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,并能提高其预测精度,预测结果可靠.与单一模型相比,该法具有较好的实用价值.     

铁路货运量组合预测方法

为了对铁路货运量进行科学预测,在指数平滑、模糊移动、线性回归、灰色预测4种单一模型的基础上建立组合预测模型。结果表明：组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,并能提高其预测精度,预测结果可靠。与单一模型相比,该法具有较好的实用价值。     

信息不足情况下铁路运量预测方法初探

铁路客货运量预测对于铁路建设前期研究工作具有重要意义,然而在某些情况下由于条件受限导致通过调查得到的基础数据较少,给客货运量预测工作带来困难。本文拟采用灰色模型预测近期数据,用三次指数平滑法在近期数据的基础上预测远期数据的方法探讨此情况下的铁路客货运量预测问题,并通过实例进行了验证。     

基于灰色-马尔可夫链改进方法的铁路货运量预测研究

科学的预测对于经济现象的研究和经济决策的制定都具有十分重要的意义,因此,关于经济预测理论和方法的研究一直是一个热点。本文将灰色模型预测方法GM(1,1)和马尔可夫链预测相结合,提出灰色马尔可夫链改进预测方法,并且针对我国铁路货运量的发展趋势进行了预测,得出比灰色预测更加准确的结论。从而证明,灰色马尔可夫链改进方法的预测结果更加准确可靠,更有利于决策者的经济决策行为。     

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。     

铁路环境影响评价预测模式结构设计与功能研究

在论述铁路建设项目环境影响预测模式建立必要性的基础上,通过调查国内外环评软件的发展及铁路地理信息系统在路内的应用情况,对适用于铁路环境影响评价的各指标进行了分析,根据我国铁路环境影响评价的特点,尝试对适应于中国铁路环境影响评价的功能要求进行设计,并提出了一套铁路环境影响预测评价系统的基本框架结构。     

基于无偏灰色模糊马尔可夫链法的铁路货运量预测研究

针对传统灰色马尔可夫预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,将无偏灰色理论与模糊集合理论引入预测模型,从趋势曲线灰色拟合与状态分类方式上对传统灰色马尔可夫模型进行改进,提出无偏灰色模糊马尔可夫链预测铁路货运量的方法,并结合"十一五"期间中国铁路货运量和货运市场发展趋势的预测分析,详细阐述了该方法的具体应用,最后使用定性分析对该方法的预测结果进行检验与讨论.理论分析和算例表明,该方法有更可靠的预测结果,并且能够对铁路货运市场的发展趋势进行宏观的把握,有利于决策者的决策行为.