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基于Rough Set理论的铁路货运量预测 总被引:2,自引:2,他引:0
利用Rough Set理论通过对数据进行分析和推理发现隐含知识的优点,在结合该理论与铁路货运量预测要求的基础上,提出一个基于Rough Set理论的铁路货运量预测流程;合理选择统计指标并将相关原始数据代人预测流程涉及的各步骤后,得出预测我国铁路货运量发展水平的规则集;利用该规则集预测了“十五”期间我国铁路货运量的发展水平;该规则集有望在我国“十一五”规划的制定中发挥一定的参考作用。 相似文献
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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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针对时效要求下的甩挂牵引车调度问题, 以整车运输和多对多运输需求为基本特征, 以货运吨公里CO_2排放量为目标函数, 构建了混合整数规划模型, 设计了基于节约算法和邻域搜索算法的两阶段启发式算法, 进行了带有时间窗的既有算例的求解。计算结果表明: 启发式算法所得满意解对基准算例1~12初始解的优化率分别为4.21%、2.06%、2.70%、3.87%、2.03%、3.54%、2.23%、3.35%、1.54%、2.11%、1.58%、0.81%, 平均水平为2.50%;最优解分别为101.22、107.05、106.21、103.94、116.23、103.16、102.61、102.14、101.05、103.38、103.69、100.54g·(t·km)-1, 平均值为104.27g·(t·km)-1, 因此, 本文所构建的混合整数规划模型与启发式算法是可行和有效的, 时效要求下的甩挂牵引车调度优化可产生良好的节能减排效果。 相似文献
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