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基于广义回归神经网络的铁路货运量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对BP神经网络预测存在局部极小缺陷和收敛速度慢的问题,提出基于广义回归神经网络(GRNN)的预测模型。基于我国1999—2008年铁路货运量的历史统计数据,应用GRNN模型和混沌BP神经网络模型对铁路货运量进行预测。通过两种预测模型的计算结果比较说明,GRNN模型具有良好的收敛性和较高的精度,而且模型结构简单、计算速度快,具有良好的实用性。 相似文献
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铁路货运量的时间序列预测可以看为一个从输入到输出的非线性影射。神经网络尤其是BP神经网络,被广泛用于非线性逼近问题。但是,BP算法训练神经网络速度慢、易陷入局部极值。而模拟退火算法(SA)具有很好的全局寻优性。因而提出混合优化策略,即将反向传播算法(BP)和模拟退火算法(SA)结合起来训练神经网络,来实现铁路货运量的时间序列预测。与单纯的BP算法比较,数值计算结果表明BP-SA混合优化策略具有较高的速度和精度。 相似文献
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铁路外贸货运量组合预测方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对铁路外贸货运量预测方法进行研究,提出利用灰色理论进行预测模型优选,进而建立组合预测模型开展预测的系统方法。实例计算结果表明该模型预测效果较好。 相似文献
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正确运用客货运量预测方法为铁路发展提供决策支持 总被引:3,自引:0,他引:3
对铁路客货运量预测方法的应用现状进行分析,从观察客运量与货运量不同的波动变化特点入手,在论述铁路运输需求、运输量、运输供给能力之间关系的基础上,提出客运量与货运量不同预测模型的选用。 相似文献
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<正>中缅铁路是泛亚铁路西线的重要路段,是我国西南部省市连接东南亚、欧盟的新通道。目前,胶漂港处于在建阶段,打通瑞丽与胶漂的铁路是我国国际铁路建设的重要战略。本文结合货运量、货运周转量、货运距离、货运线路等因素建立灰色预测模型GM(1,1)对中缅的货运量进行预测,从而对我国未来国际贸易的货物走向进行研究,为中缅铁路建设的机遇与挑战进行综合分析。 相似文献
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运用作业成本法,结合BP神经网络理论建立铁路货运成本预测模型。通过案例分析,得出BP神经网络可以更准确的预测铁路货运成本费用的结论。 相似文献
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根据我国铁路集装箱运输发展,研究构建集装箱运量预测模型和方法.基于1999-2008年铁路集装箱运量历史数据和GDP数据,分别选用回归分析模型、灰色系统预测模型、BP神经网络预测模型,预测2009-2014年铁路集装箱运量,根据各方法的误差确定权重,进行了运量组合预测.组合预测模型能在一定程度上提高预测精度,对铁路集装箱运量预测是可行的. 相似文献
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铁路货运量组合预测模型的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
铁路货运量预测作为铁路运输生产的基础工作之一,是铁路运输企业制定正确市场营销战略的前提条件。传统的预测方法已经不能适应日益复杂的运量预测需要,因此借鉴国内各种运输方式的运量预测方法,并与铁路的特点相结合,提出适应我国铁路情况的多种预测方法相结合的组合预测模型体系和方法,并通过实例计算,得出2003年—2005年铁路货运量的预测结果。 相似文献
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对铁路行包OD运量的预测提出一种基于重力模型的改进方法。针对不完整的OD调查数据,运用综合阻抗的概念,首先在样本值的范围内进行模型标定,然后扩大样本值,运用标定好的重力模型重新预测并调整,最后得到完整的OD数据。实证结果表明,采用改进的重力模型比传统的重力模型预测结果更接近实际,可用于铁路行包运输OD运量预测。 相似文献
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在建立铁路货运量、国民经济、铁路网扩展的协整VAR模型基础上,分析三者之间的长期均衡关系和短期动态关系。结果表明,在长期中,铁路货运量随国民经济增长呈缓慢增长趋势,而随铁路网扩展呈较快增长趋势。在短期中,国民经济是铁路货运量的重要影响因素;铁路货运量和铁路网扩展对国民经济影响不大;铁路货运量是铁路网扩展的重要影响因素,而国民经济变化对其影响不大。 相似文献