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基于分形理论的铁路货运量分析 总被引:8,自引:3,他引:5
论证了分形理论用于铁路货运量分析的可行性;计算出铁路年货运量时间序列集的分维,并结合有关的数学、物理理论分析了该分维的意义;用定性分析与基于分形理论的定量计算预测了2001~2010年中国铁路货运量的发展水平。 相似文献
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基于灰色DGM(2,1)模型的四川省铁路货运量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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入世过渡期内我国铁路货运的发展趋势 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析我国铁路货运在入世过渡期内发展的内外部环境,对铁路外贸货运量及总货运量的发展趋势进行了预测,对大力发展我国铁路货运提出了几点可行性建议。 相似文献
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《铁道标准设计通讯》2016,(10):27-30
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。 相似文献
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基于复杂网络理论的铁路货运量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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《铁道货运》2019,(11)
对铁路货运量的影响因素进行分析有助于铁路运输企业把握铁路货运量的演变规律,制定符合市场需求的运输计划。通过灰色关联分析法分阶段探究我国铁路货运量与国民经济活动、综合交通运输体系统计指标的关联程度,并用ARDL模型实证分析铁路货运量与代表性影响因素的长期影响关系。灰色关联分析结果表明,2004—2011年我国铁路货运量主要与铁路基础设施能力和第二产业经济的发展密切相关,2012—2017年主要与煤等矿产品的生产与消费、公路货运竞争密切相关。ARDL模型结果表明,2004—2017年铁路货运量对煤炭消费总量的变化最敏感,其次是工业增加值和GDP,随后是居民消费水平,铁路货运运价对铁路货运量的长期影响程度最小。经比较,基于工业增加值的ARDL模型对铁路货运量的预测精度较高。 相似文献
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对铁路货运量预测中的风险因素进行分析,阐明货运量预测风险分析的意义。介绍铁路货运量预测的风险分析方法主要有定性分析法与定量分析法,讨论定量分析法之一的概率树评价法在控制铁路货运量预测潜在风险中的应用,通过算例说明利用概率树评价法能够有效降低各种不确定因素带来的预测偏差。 相似文献
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基于径向基神经网络的铁路货运量预测 总被引:12,自引:0,他引:12
货运量预测是铁路运输部门一项重要工作,因此,关于铁路货运量预测理论和方法的研究一直是一个热点。但是,铁路货运量受多种因素影响,且各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述。本文采用径向基函数(RBF)神经网络对货运量进行分析及预测。通过对1989~2002年全国铁路货运量的历史数据分析处理后,得到铁路货运量增长量的时间序列,将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近。对网络进行学习与训练仿真实验后,用2003~2004年的增长量进行模型检验,并与BP神经网络、灰色预测模型预测结果进行对比,结果表明,应用RBF神经网络对铁路货运量进行短期预测预测精度更高、效果更好。 相似文献
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铁路货运装卸时间的精准预测可提升铁路货运系统的调度合理性和服务质量,但装卸时间受多种因素影响。文章针对铁路货运装卸时间预测问题,从铁路货运运单全流程信息中挖掘运单属性与货运装卸时间的关系,以分类与回归树为基础模型,在LightGBM框架下构建梯度提升决策树模型;对铁路货运运单全流程信息中的相关数据进行整合、对数变换、增加特征等预处理,形成运单数据集;采用该数据对构建的模型进行训练,结果表明,构建的模型对货运装卸时间的预测性能优于与其对比的其他机器学习模型。将该模型应用在实际货运装卸业务场景时,实际准确率依旧高于其他对比模型。 相似文献
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基于径向基神经网络的铁路客货运量预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据径向基神经网络具有分析非线性动态系统的混沌特性的特点,对铁路客货运发送量相关时间序列进行分析和研究,在Takens相空间重构的基础上,利用互信息方法求嵌入时延、伪邻域方法求嵌入维数;应用G-P方法和最大Lyapunov指数方法对铁路客货运量时间序列进行混沌识别;根据RBF神经网络的学习算法和辨识原理,对铁路客货运量预测流程进行分析。应用径向基神经网络对铁路客货运量自1999-01-01-2012-08-27共4 988 d的发送量为基础进行径向基神经网络预测;并对预测误差进行检验及对预测结果进行分析。研究结果表明:基于径向基神经网络预测值能很好地与实际值相吻合,因而在铁路客货运量相关时间序列中预测有广泛的实用价值。 相似文献
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基于灰色预测-马尔可夫链-定性分析的铁路货运量预测 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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铁路货运票据电子化的实施,畅通了铁路货运信息系统间数据交互,极大地提高了铁路货运服务效率与质量,在电子运单下如何开展铁路货运业务成为面临的重要问题。立足于既有铁路货运业务服务流程现状,分析研究货运业务服务流程中存在的客户办理手续复杂、作业人员结构欠佳和业务操作环节冗杂等问题。在优化原则的基础上,重点对既有受理发送业务服务流程和交付业务服务流程进行优化设计,以实现货运业务服务流程的优化效果,为铁路货运信息化和智能化发展提供决策依据。 相似文献
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为获取较大的市场占有率和较好的利润增长水平,铁路货运公司需要实时掌握铁路货物运价在货运市场中的竞争力,综合考虑社会、企业自身和货主等因素,基于BP神经网络算法,进行铁路货运价格风险预警判定方法研究,并建立运价风险预警模型。以某铁路局集团有限公司大宗货物运输中的煤炭运输为例,选取2015-2017年相关数据,训练BP神经网络模型,得到铁路煤炭运价的风险预警结果。与实际数据对比,拟合程度较高,因此可使用该方法对当期的运价风险程度进行合理预测,同时也对相关铁路部门的运价政策制定与调整起到辅助决策作用。 相似文献
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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。 相似文献