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阐述灰色马尔可夫链预测模型原理,根据灰色预测思想和马尔可夫链预测思想,将灰色GM(1,1)预测模型结合马尔可夫链状态转移,能较好地反映铁路客运量的发展规律。通过对我国铁路客运量预测的实证分析,说明灰色马尔可夫链预测模型对于具有一定波动性和随机性的铁路客运量有较高的预测精度。 相似文献
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准确预测高速铁路客运量,对铁路资源配置及经营管理具有重要作用。在考虑高速铁路客运量存在多重相关性影响因素和灰色特性的基础上,运用偏最小二乘回归模型和灰色GM(1,1)预测模型对我国高速铁路客运量进行预测,通过采用IOWA算子,依据单项预测方法在样本区间上各个时点的预测精度从高到低按顺序赋权,以误差平方和为准则构建IOWA组合预测模型,并运用该模型对"十三五"期间我国的高速铁路客运量进行预测。预测结果表明,IOWA组合预测模型能提高预测精度。 相似文献
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铁路客运量前景预测模型 总被引:4,自引:2,他引:2
通过对当前存在的各种预测模型分析,找出其优点与不足,利用统计方法建立了铁路客运前景预测模型。该模型从影响铁路客运量的因素分析入手,选取了与客运量密切相关的指标进行预测,得出较精确的定量预测结果,以便于决策者使用。 相似文献
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基于傅里叶级数预测模型,以我国2004—2009年铁路客运量为数据基础,通过将时间序列划分为趋势性与季节性部分,分别采用最小二乘法与傅里叶级数法对两者进行拟合,应用Matlab软件编程,求出预测模型,并进行客运量预测。通过对预测结果的误差分析,结果表明:采用傅里叶级数预测法预测我国铁路客运量的效果较好。 相似文献
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由于传统的预测方法难以对影响铁路客运量变化的因素进行全面考虑,其预测精度不高.选择影响铁路客运量变化的因素:经济社会发展的原生性需求、铁路自身供给能力、不同交通方式、客运价格和旅行费用、运输服务质量等,建立基于自组织数据挖掘的铁路客运量预测模型.通过算例进行验算结果表明,自组织数据挖掘建模预测方法在变量多、数据少、普通的建模预测方法难以胜任建模任务的情况下,可以得到较满意的结果,适宜进行多因素的铁路客运量预测. 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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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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基于灰色预测模型的铁路客运量预测研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在介绍灰色预测基本原理和算法的基础上,应用灰色预测理论开发了基于MATLAB的铁路客运量预测程序,主要功能是以交互的方式输入数据,动态输出显示模型曲线图形和方程。通过建立株洲站旅客发送量的灰色预测模型,说明利用灰色模型预测铁路客运量具有良好的精度,可以为客流组织提供依据。 相似文献
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为适应交通运输业的发展,将运输需求的合成预测方法引入铁路客运量预测中,结合铁路客运量具有双峰形态分布随机变量的特点,对预测概率模型进行改进,得出“十五”末期铁路客运量的预测值,以及铁路月度客运量频率散点图和拟合概率曲线,为铁路运输的宏观指导、组织协调和生产、建设提供依据。 相似文献
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铁路行包运量预测是以运输需求和内部供给为导向,综合考虑各种影响因素,对行包运量现状和发展的正确把握.探讨利用人工神经网络结合主成分分析的方法,建立铁路行包运量预测模型,解释并预测行包专列开行后铁路行包运量的增长趋势.实例分析的仿真结果表明,采用主成分分析法的广义回归神经网络模型结构简洁、预测精度高、收敛速度快,对相关铁路部门和企业的决策具有参考意义. 相似文献
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基于灰色马尔柯夫过程的铁路客运量预测方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
将铁路客运量预测分为运量趋势预测和运量波动预测,分别采用灰色GM(1,1)模型和马尔柯夫过程进行预测,并将两者结合形成灰色马尔柯夫铁路客运量预测方法。根据1990年—2002年的铁路客运量数据,预测2003年的客运量以检验模型预测效果,并对我国“十一五”期间铁路客运量进行预测,分析证明基于灰色马尔柯夫过程预测方法的预测可信度。 相似文献
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基于新冠肺炎疫情等突发事件对人们日常生活出行的影响,结合X-13ARIMASEATS季节调整模型的自动识别最优ARIMA模型和检测突发事件离群值功能,使用脉冲函数和阶梯函数设计基于离群值的突发事件的干预变量,构建铁路客运量的时间序列ARIMAX干预模型,对铁路客运量近年受到的SARS疫情、铁路客票实名制政策和新冠肺炎疫情等突发事件的冲击趋势进行干预比较分析。结果显示,SARS和新冠肺炎疫情对铁路客运量冲击较大,SARS疫情在冲击滞后的第5~6期铁路客运量基本得到恢复,新冠肺炎疫情对铁路客运量冲击一直在持续中,铁路客运实名制政策实施社会性较强,冲击具有波动性和不稳定性特征,持续时间较短;相对季节调整模型的趋势分析优势,干预模型拟合预测精度显著高于季节调整模型,预测显示我国铁路客运量在缓慢持续回暖中。 相似文献
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徐志刚 《武汉交通职业学院学报》2011,13(1):71-74
对自回归模型预测方法进行介绍,结合上海港港口货物吞吐量和集装箱吞吐量的历史数据,利用自回归预测方法建立预测模型,对上海港货物吞吐量和集装箱吞吐量进行短期预测。将历史数据和预测数据结合分析表明,在港口吞吐量飞速增长的情况下,公路运输的压力会不断增大,只有不断完善公路、铁路和内河联运方式,才能形成强有效的集疏运体系。 相似文献
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利用神经网络与四阶段预测法组合构造出新的交通量预测模型,以胶济铁路提速改造为例,就构造的客运量预测模型进行了应用研究。其中以平均增长率法计算客流量的交通分布;以重力模型法计算诱发客流;依据运输阻力构建的分担率模型计算转移客流;在计算诱发客流时考虑了时间价值。 相似文献
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为提高铁路客运量预测精度,提出Newton插值法对客运量原始数据进行预处理以解决因节假日或重大事件造成的数据异常问题。另外,引入超松弛技术(OR)对铁路客运量预测结果进行修正,提出非线性递减权重改进粒子群算法以优化松弛因子。最后,将Newton插值法、超松弛技术与GM(1,1)和BP神经网络预测相结合,提出铁路客运量Newton-GM-BP-OR组合预测方法,并以北京市铁路客运量预测为例验证预测方法的有效性。研究结果表明,基于Newton插值法处理异常客运量数据的预测效果较基于原始数据序列更好,改进的粒子群算法在求解松弛因子过程中体现出更好的寻优能力和收敛速度,且超松弛技术对GM(1,1)和BP神经网络预测结果的修正也使得Newton-GM-BP-OR组合预测方法具有更高的预测精度。 相似文献