新亚欧大陆桥连霍段铁路货运量预测研究

合理科学预测铁路货运量对铁路基础设施规划建设具有重要意义。概述新亚欧大陆桥连霍段现状及沿线经济发展情况,阐述回归预测模型和灰色预测模型原理,充分考虑以上2种预测模型优势,构建回归-灰色组合预测模型。在此基础上,通过对新亚欧大陆桥连霍段铁路货运量的预测,对回归预测模型、灰色预测模型和回归-灰色组合预测模型的预测结果进行比较分析,表明回归-灰色组合预测模型预测结果更能真实反映实际情况,可以为相关决策部门提供参考依据。     

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。     

灰色预测算法在铁路货运预警系统中的应用研究

在阐述铁路货运量形成原因的基础上,针对货运量变化情况,分析产业结构、能源政策、竞争与替代关系、运输结构、运价水平等铁路货运量主要影响因素,提出采用灰色预测算法对铁路货运量进行预测,在此基础上建立灰色预测模型,应用灰色预测算法分品类预测东北地区短期铁路货运量,将预测结果与回归预测算法、移动加权平均预测算法的预测结果进行比较分析,最后将该预测算法应用于铁路货运市场监测系统的货运市场预警子系统中,结果达到客户预期满意度。     

基于灰色线性回归模型的哈尔滨铁路枢纽货运量预测研究

为合理规划哈尔滨铁路枢纽基础设施及物流网络,促进哈尔滨铁路枢纽更好地服务于现代物流发展的需要,基于哈尔滨铁路枢纽的定位与货运现状,在考虑线性回归模型与灰色预测模型各自优势的基础上,构建哈尔滨铁路枢纽货运量预测的灰色线性回归模型,通过计算平均偏差比率对模型进行检验。检验结果表明,灰色线性回归模型预测结果平均偏差比率较小,介于灰色预测模型和一元线性回归模型之间,同时该模型结合了货运量与时间变化、生产总值之间的关系,预测结果切合实际,可以为制定铁路货运枢纽规划及物流发展战略提供科学决策依据。     

基于改进灰色-Markov模型的铁路货运量需求预测

通过Markov状态转移矩阵对改进后的灰色预测结果进行修正,构建改进灰色-Markov预测模型,并对我国铁路未来货运量需求预测进行了实证分析。     

基于灰色DGM(2,1)模型的四川省铁路货运量预测

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。     

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.     

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。     

基于径向基神经网络的铁路货运量预测

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。     

基于广义回归神经网络的货运量预测

根据货运量形成的原因 ,分析了货运量和相关影响因素之间的关系以及货运量预测的特点。在此基础上 ,建立货运量预测的广义回归神经网络 (GeneralRegressionNeuralNetwork ,GRNN)模型 ,并以我国 1981～ 2 0 0 1年的货运量和相关经济指标的历史统计数据作为学习样本 ,通过拟合训练和外推预测分析 ,验证了GRNN用于货运量预测的有效性     

基于马尔科夫—Verhulst模型的铁路货运量预测研究

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。     

支持向量机在货运量预测中的应用研究

在分析现有货运量预测方法所存在问题的基础上,建立了货运量预测的支持向量机模型,并以我国1981～2001年的货运量和相关经济指标的历史统计数据作为学习样本,分别选用3种不同的核函数,通过拟合训练和外推预测分析,验证了支持向量机用于货运量预测的有效性,并对模型中的有关参数进行了探讨分析。     

基于分级节点的高速铁路货运动车组开行研究

“八纵八横”高速铁路网货运节点可以利用聚类分析法,依据货运总量、GDP、人口、社会消费品零售总额、快递业务量、线路连接数、城市类别和节点类别等指标划分为4个等级。基于灰色系统预测模型,预测2025年高速铁路货运量,构建数学模型计算保本货运量。依据节点划分、货运量预测、保本货运量结果,计算各等级节点中盈利OD所占的比例,结合日均OD量,分析各等级节点间开办高速铁路货运的可行性。研究表明,在一级节点之间可以开行高速铁路货运动车组专列,在二级节点之间可以开行客货联挂动车组,三、四级节点可以采用捎带运输的方式。     

BP神经网络在铁路运量预测模型中的应用

将神经网络中的BP算法应用到货运运量预测方面,对铁路货运运量进行了预测,并对该模型在预测时产生的误差进行了分析.目的在于提高铁路货运运量预测能力,实现铁路货运的合理运输.     

西部陆海新通道货运量预测研究

西部陆海新通道在区域协调发展格局中具有战略地位,对我国深化陆海双向开放、推进西部大开发形成新格局等具有重要意义.在分析西部陆海新通道总体规划及铁路网规划的基础上,结合西部陆海新通道功能定位,分析货运量影响因素,从区域间货运量、对外贸易货运量、分流沿江通道货运量3个方面进行运量预测.针对每部分货运量,在分析历年货运量的基...     

基于径向基神经网络的铁路客货运量预测研究

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。     

铁路局货物运输需求大数据分析

以铁路货运电子商务系统数据为依据,运用大数据手段,对呼和浩特铁路局当前的货物运输需求情况做具体分析。以临河站为例,分析不同品类运量,制定针对性的营销策略,科学合理地安排营销计划,形成具有较强竞争力的货运营销机制,更好地为铁路货运营销服务。