利用标准差赋权组合模型预测大宗货物运输需求 |
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引用本文: | 崔淑华,侯慧君,武慧荣.利用标准差赋权组合模型预测大宗货物运输需求[J].交通科技与经济,2022(6):31-38. |
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作者姓名: | 崔淑华 侯慧君 武慧荣 |
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作者单位: | 东北林业大学交通学院 |
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基金项目: | 2020年黑龙江省交通运输厅科技项目;;中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572015CB16); |
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摘 要: | 目前关于运输需求预测研究,大多采用以历史运输量数据为基础进行直接预测的方法,但这种使用单一模型且不考虑关联因素的预测方法,易导致预测结果与实际值偏差较大。提出基于标准差赋权,建立多元线性回归预测模型与GM(1,1)-MLP神经网络预测模型并联结构的组合预测模型。以哈尔滨市粮食产量的历史数据验证组合预测模型的有效性,结合产运系数,对目标年哈尔滨市粮食运输需求进行预测,为大宗货物运输组织方案设计提供数据支持。结果表明:相较于两种单一预测模型,组合预测模型的预测精度更高,能反映哈尔滨市的粮食产量、运输需求量及变化趋势。
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关 键 词: | 货物运输 运输需求 组合预测模型 多元线性回归模型 GM(1 1)-MLP神经网络模型 产运系数 |
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