共查询到20条相似文献,搜索用时 741 毫秒
1.
对铁路客运量进行定性分析,采用灰色理论中的灰色关联分析方法,对影响铁路客运量的因素进行关联分析,挑选出关联性最强的因素,建立铁路客运量与影响因素之间的多元回归预测模型,通过实例证明,该预测方法简单可行,预测精度较高。 相似文献
2.
介绍了一元线性回归、确定性时间序列模型、灰色模型预测的基本原理,利用这些预测方法对湖北省公路客运量进行预测,给出其预测公式、预测精度并绘出预测图形,比较了各预测方法在公路客运量预测中的特点。 相似文献
3.
基于径向基神经网络的大连站客运量预测 总被引:3,自引:0,他引:3
针对铁路客运量在时序上的复杂非线性特征,采用径向基函数(RBF)神经网络对铁路客运量时间序列进行预测.用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,据此确定RBF神经网络的输入、输出向量,建立了基于MATLAB7.0环境下的RBF神经网络客运量预测模型,并用大连站实际客运量数据进行了验证.结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快. 相似文献
4.
针对铁路客运量在时序上的复杂非线性特征,采用径向基函数(RBF)神经网络对铁路客运量时间序列进行预测.用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,据此确定RBF神经网络的输入、输出向量,建立了基于MATLAB7.0环境下的RBF神经网络客运量预测模型,并用大连站实际客运量数据进行了验证.结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快. 相似文献
5.
6.
为了预测华东6省未来公路客运量,在分析影响公路旅客运输需求相关因素的基础上,采用SPPS软件建立多元线性回归方程,筛除不符合统计学中显著性检验的相关数据,如人口、GDP、公路运输线路长度,得出城镇人均可支配收入、公路客运周转量对公路客运量的需求影响最大;最后通过SPPS建立时间序列模型,得出华东6省未来客运量的发展变化趋势,从而对华东地区旅客运输的发展有一定的指导作用. 相似文献
7.
8.
王晚香 《大连交通大学学报》2014,35(5):10-12
在分析铁路客运量主要影响因素的基础上,建立了铁路客运量预测的因果关系图和流程图,写出了DYNAMO方程,并对模型中的参数进行了标定,利用历史数据检验及灵敏度分析对模型的有效性进行了验证,对我国未来五年的铁路客运量进行了预测.结论显示,经检验模型有效可行,系统动力学方法较好地符合铁路客运系统的特征要求,能够很好地进行铁路客运量短期预测. 相似文献
9.
我国公路客运量近期预测研究 总被引:5,自引:0,他引:5
采用多种数学模型,对我国1987~1996年公路客运量时间序列数据进行分析研究,用平均绝对百分误差(MAPE)择优筛选出的最优模型对本世纪末我国公路客运量进行了预测。 相似文献
10.
11.
12.
改进SVR及其在铁路客运量预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高铁路客运量现有预测方法的预测能力,用训练样本与测试样本间的马氏距离对惩罚因子进行加权,对传统的支持向量回归机(SVR)进行了改进,在此基础上提出了基于改进SVR的铁路客运量时间序列预测方法.以1980~1998年铁路客运量预测为例,对SVR方法和BP人工神经网络(BPANN)方法进行了比较,结果表明,SVR方法能获得更准确的预测结果. 相似文献
13.
道路交通事故多因素时间序列宏观预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
针对现有道路交通事故预测方法在实际应用中的不足,引入多因素时间序列法,建立了道路交通事故多因素时间序列宏观预测模型.该预测模型兼有单因素时间序列法和多元线性回归法两者的优点,通过单因素时间序列法可以方便、快捷地得出事故影响因素的预测值,而利用多元线性回归法可将各种事故影响因素综合起来,预测出道路交通事故总体发展趋势.实例计算证明,道路交通事故多因素时间序列宏观预测模型能很好地适用于道路交通事故预测,同时具备了所需数据资料较少、建模简单、计算快捷等优点. 相似文献
14.
乔向明 《山东交通学院学报》2003,11(1):26-29
以过去10年我国公路客运量时间序列数据为依据,采用回归分析法和弹性系数法,对2003~2005年我国公路客运量进行了预测分析.研究结果对优化公路客运资源配置,建立完善的公路客运市场具有重要的意义,也可为一系列相关问题的决策提供科学和可靠的依据. 相似文献
15.
客运量预测模糊时间序列和灰色模型的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
基于模糊集理论在模糊时间序列分析的基础上分别建立铁路、公路及民航客运量模糊时间序列模型,并与基于灰色理论的GM(1,1),修正GM(1,1)和Markvo三个模型进行标杆对比,结果表明:模糊时间序列模型能有效提高Markvo模型的预测效果;模型的外推预测能力比Markvo模型强;模糊时间序列模型和灰色模型相比,传统ARIMA时间序列模型及人工神经网络模型具有不需要大量历史时间序列样本的特点. 相似文献
16.
对我国高速铁路客运量预测的探讨 总被引:10,自引:1,他引:9
分析了客运量的影响因素、铁路客运在全国客运市场的地位,提出在市场经济条件下高速铁路客运量的预测方法,即先预测整个客运市场的客运量,再根据高速铁路在客运市场的地位和作用确定其客运量。最后给出一个例子对此予以说明。 相似文献
17.
运力配置合适与否不仅关系到客运企业经济效益的好坏,而且也是评价客运方式服务质量和服务水平的一项重要指标,并将直接影响其市场占有率。研究运力配置对公路客运企业、对客运消费者及区域经济都有很大意义。在对高速公路客运运力影响因素充分分析基础上,通过对公路客运量预测影响因素进行分析,建立了公路客运量预测模型,对未来目标年的客运需求量进行了预测、计算,确定运力结构配置方案。 相似文献
18.
公路客运量发展预测是公路客运枢纽站项目可行性研究中的主要内容 ,是确定一个项目建设规模的基础条件。探讨应用经济指标与公路客运量统计数据作为基础数据 ,在经济指标预测中采用增长系数法和三次指数平滑法进行预测 ,采用回归分析模型进行客运量预测 ,从而为公路客运枢纽项目确定规模提供依据 相似文献
19.
铁路月度客运量数据序列在长期内具有线性增长趋势,且在短期内又随月份波动变化明显。本文通过构建季节差分移动自回归模型(SARIMA)对2016年铁路月度客运量进行精确预测,挖掘铁路月度客运量的季节性波动规律,为铁路客运管理人员调整列车运行图,制定客车开行方案提供重要参考,以便于铁路客运站确定客流高峰预警时间和提高客运组织效率。 相似文献