组合预测模型在铁路货运量预测中的应用

货运量预测是铁路运输规划的基础,单一预测方法很难准确有效地进行运量预测。探讨组合模型在铁路货运量预测中的应用,以全铁路货运量及社会经济发展状况为样本,对未来铁路货运量进行预测。实证预测结果表明：组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,从而提高模型预测精度,与单一模型相比,该方法具有较好的实用价值。     

民用汽车拥有量非线性时空组合预测模型

基于时空理论,结合未来我国经济发展趋势,对中国民用汽车拥有量进行预测. 首先,根据国内外汽车发展经验,利用灰色Verhulst模型拟合中国汽车拥有量的发展规律,并初步估计中国未来20年汽车拥有量;然后,根据关联理论筛选出与民用汽车拥有量关系密切的若干个社会经济指标,运用主成分分析法对这些指标进行降维,提取出几个主要的彼此不相关的综合指标,运用计量经济学理论建立民用汽车拥有量预测模型,并再次估计中国未来20年汽车拥有量;结合上述两个模型的优点,利用BP神经网络建立非线性组合预测模型. 2003～2007年数据证实该非线性组合预测模型具有更强的可靠性和预测精度. 最后利用该非线性组合预测模型对中国未来20年的民用汽车拥有量进行预测.     

公路建设项目中的交通量预测

从公路建设项目自身特点出发,探讨了在区域社会经济发展预测的基础上应用四阶段法进行公路建设项目中的交通量预测方法。     

�����������SARIMA���ģ�͵Ķ��ڽ�ͨ��Ԥ��

为了更精确地预测短期交通流,提出由季节自回归求和移动平均模型(SARIMA)和广义回归神经网络(GRNN)模型所构成的组合模型(SARIMA-GRNN模型),该模型结合了时间序列模型和神经网络模型进行时间序列预测的优点。构造该组合模型的两个组成模型,即SARIMA模型和GRNN模型,也被用于预测研究以便于验证该组合模型在预测上的优势。实证研究结果表明,组合模型的预测精度高于SARIMA模型,但是却并不必然高于GRNN模型。然而,合理选择组合模型中神经网络部分的输入变量以及输出变量将显著地改善模型的预测精度,本文所构造的这个组合模型不仅具有很好的预测表现而且结构简单,非常适合城市道路短期交通流的实时预测。     

��������ӵ����������ʱ�����Ԥ��ģ��

基于时空理论,结合未来我国经济发展趋势,对中国民用汽车拥有量进行预测. 首先,根据国内外汽车发展经验,利用灰色Verhulst模型拟合中国汽车拥有量的发展规律,并初步估计中国未来20年汽车拥有量;然后,根据关联理论筛选出与民用汽车拥有量关系密切的若干个社会经济指标,运用主成分分析法对这些指标进行降维,提取出几个主要的彼此不相关的综合指标,运用计量经济学理论建立民用汽车拥有量预测模型,并再次估计中国未来20年汽车拥有量;结合上述两个模型的优点,利用BP神经网络建立非线性组合预测模型. 2003～2007年数据证实该非线性组合预测模型具有更强的可靠性和预测精度. 最后利用该非线性组合预测模型对中国未来20年的民用汽车拥有量进行预测.     

公路建设项目中的交通量预测方法探讨

从公路建设项目自身特点出发,探讨了在区域社会经济发展预测的基础上应用四阶段法进行公路建设项目中的交通量预测方法.     

���Ԥ����Ȩ�ص�ȷ���о�������С����ֵ����Ӧ��

组合预测法的关健是确定组合的权重，着重研究了权重确定的不同方法。在讨论传统的组合预测方法的基础上，提出了新的组合预测方法，即以绝对值之和最小为目标函数的最小绝对值法。通过实例，将新方法和传统方法进行对比，验证了新方法的精确性和优越性。     

基于神经网络算法的沥青路面使用性能组合预测模型研究

为了准确预测沥青路面使用性能变化规律,提出了基于径向基神经网络算法的路面使用性能组合预测模型PCA-GA-RBF;针对神经网络收敛速度慢、模型参数容易陷入局部最优的问题,采用主成分分析算法对路面使用性能影响因素进行了降维处理,利用遗传算法对神经网络结构进行了优化;通过路面行驶质量的预测分析对组合预测模型进行了验证。研究表明：组合预测模型PCA-GA-RBF的拟合优度R²=0.820,均方根误差S=2.645,比单一RBF神经网络预测模型误差降低了11.4%,平均预测准确率为84.13%;组合预测模型计算速率快、预测精度高、预测效果好。     

高速公路项目的交通量预测方法探讨

从高速公路项目的自身特点出发,探讨了在建设项目工程可行性研究中,应用区域经济学分区理论,在区域社会经济发展预测的基础上,用四阶段法进行交通量预测的方法。     

申嘉湖高速公路交通量预测

以影响区社会经济发展统计资料、OD调查资料及相关路网历年交通量观测资料为基础,介绍了申嘉湖高速公路工程可行性研究阶段交通量预测采用四阶段法的理论方法和预测结果,给出了在预测过程中应注意的问题.     

组合预测模型在交通量预测中的应用

对当前组合预测模型进行分析,在已有交通量预测模型的基础上,建立基于预测有效度的组合预测模型,应用规划方法求解各单一预测模型的最优权重系数。实测数据验证表明,该组合预测方法具有比回归分析和神经网络预测模型具有更高精度,组合方法为交通量预测提供一种可靠而有效的新途径。     

基于组合预测理论的交通事故预测研究

提出一种适用于道路交通事故预测的组合预测模型。实例计算分析表明组合预测比单一预测技术的预测效果更好,在交通事故的预测问题方面具有一定的应用价值。     

基于时间序列与神经网络的软岩隧道变形预测模型及其应用

针对软岩隧道具有变形量大、变形分析困难和稳定性差等特点以及传统的变形分析方法过于单一和精度低等问题,分别运用时序分析和神经网络方法对软岩隧道变形进行了预测,以单个方法的预测结果为基础,结合IOWHA算子,根据各方法的预测精度计算出它们在组合模型中的权重,建立了组合预测模型．通过工程监测获取原始数据,运用组合预测方法得到相应的预测结果,并将其与单个方法的预测结果进行了对比分析．研究结果表明：新的组合预测方法能够综合时序分析和神经网络方法的优势,预测结果精度明显提高,该方法的应用对具体软岩隧道的稳定性评价及隧道工程的施工与维护具有一定的指导意义．     

路基工后沉降的多目标优化组合预测

路基的工后沉降预测是路基建设中的一个重要课题,以兰武（兰州-武威）二线路基工后沉降的实测数据为依据,对比星野法、指数曲线法、双曲线法、以及由3种单项预测方法构成的优化组合预测法的拟合精度和预测精度,结果表明拟合的效果和预测的效果随着数据量的增多而更优,但单项预测法不稳定,而优性组合预测法比较稳定,无论拟合数据量多少,其拟合精度和预测精度及其稳定性都比较好,且两者能够保持较好的一致性．另一方面,优性组合预测法中的加权系数可用于评价单项预测方法的适应性．     

基于时间序列与神经网络的软岩隧道变形预测模型及其应用

针对软岩隧道具有变形量大、变形分析困难和稳定性差等特点以及传统的变形分析方法过于单一和精度低等问题,分别运用时序分析和神经网络方法对软岩隧道变形进行了预测,以单个方法的预测结果为基础,结合IOWHA算子,根据各方法的预测精度计算出它们在组合模型中的权重,建立了组合预测模型.通过工程监测获取原始数据,运用组合预测方法得到相应的预测结果,并将其与单个方法的预测结果进行了对比分析.研究结果表明:新的组合预测方法能够综合时序分析和神经网络方法的优势,预测结果精度明显提高,该方法的应用对具体软岩隧道的稳定性评价及隧道工程的施工与维护具有一定的指导意义.     

湿陷性黄土地区路基沉降的优性组合预测

湿陷性黄土地区路基的沉降预测是铁路路基建设中的一个重要课题,通过分析实测数据来预测沉降是实际工程中较多采用的方法.单一的预测方法各有其适用性,同时也存在着不足,据此提出既能综合利用多种预测方法提供的信息又能提高预测精度的组合预测.采用以有效度最大为准则的优性组合预测,并通过对郑西铁路客运专线路基沉降实测数据的分析,说明优性组合预测的有效性及加权系数的时变特性.     

Forecasting Technology of National-Wide Civil Aviation Traffic

The long-term forecasting of national-wide civil aviation traffic provides basis for the airspace project planning. A gray combination forecasting model is put forward based on the GM (1, 1) forecast model and least squares principle. With the historical data analysis of the national-wide air traffic from the year 1985 to 2008, the forecasting applicability is examined with three different methods, such as the time series forecasting, regression forecasting and neural-network forecasting. After analyzing the characteristics of Chinese national-wide civil aviation traffic data and contrasting forecasting result, the gray combined forecasting model produces the best effect among these forecasting models.     

分行业的货运需求量组合预测研究

论证了分行业预测货运需求量的科学性。通过对物流需求影响因素的分析,建立了回归分析、灰色系统的物流需求单项预测模型,鉴于单项预测模型的局限性,建立了物流需求组合预测模型。     

全国民航空中交通量长期预测技术研究

全国民航空中交通量的长期预测是空中交通管理部门制定空域规划方案的重要依据. 本文基于GM(1,1)模型和最小二乘法原理,首次提出了空中交通流量灰组合长期预测模型;同时根据我国民航1985～2008年的飞机起降架次的历史数据,研究了时间序列预测、回归预测以及神经网络预测三种常用预测方法对中国民航空中交通量进行预测的适应性;通过分析我国民航空中交通量数据的特点以及各种预测模型的预测结果表明,本文提出的灰组合预测模型在上述各种预测模型中预测精度最高.     

ȫ���񺽿��н�ͨ������Ԥ�⼼���о�

全国民航空中交通量的长期预测是空中交通管理部门制定空域规划方案的重要依据. 本文基于GM(1,1)模型和最小二乘法原理,首次提出了空中交通流量灰组合长期预测模型;同时根据我国民航1985～2008年的飞机起降架次的历史数据,研究了时间序列预测、回归预测以及神经网络预测三种常用预测方法对中国民航空中交通量进行预测的适应性;通过分析我国民航空中交通量数据的特点以及各种预测模型的预测结果表明,本文提出的灰组合预测模型在上述各种预测模型中预测精度最高.