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基于改进BP神经网络的铁路货运量预测

石家庄铁道大学学报（自然科学版） 2014年第2期27卷 79-82页

作者：朱文铜西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031

在分析铁路货运量预测方法的基础上,针对标准BP神经网络的不足,提出改进的BP神经网络预测模型。首先,利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度,以此来得到更好的激励函数响应特征以及更好的非线性表达能力;其次,利用附加动量因子,通... 详细信息

在分析铁路货运量预测方法的基础上,针对标准BP神经网络的不足,提出改进的BP神经网络预测模型。首先,利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度,以此来得到更好的激励函数响应特征以及更好的非线性表达能力;其次,利用附加动量因子,通过对以前经验的积累,既降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感特性,又较好的遏制了神经网络易于限于局部最小的缺陷;最后,采取改变学习率的方法,给定一个较大的学习率初始值,在学习的过程中学习率不断减小,网络最终趋于稳定。改进BP算法既可以得到更优的解,还能够缩短训练时间。利用全国铁路货运量的相关数据对改进BP神经网络进行了验证。验证的结果表明,改进的BP神经网络预测模型在相对误差和迭代次数上有较大改善,对铁路的货运量预测很有效。

关键词：算法改进 BP神经网络铁路货运量预测

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基于货运量预测的物流园区用地规模研究

物流科技 2016年第5期39卷 8-11页

作者：唐小鸿晏永刚重庆交通大学经济与管理学院重庆400074

"一带一路"的战略背景,给物流业带来新的发展机遇的同时,也面临着巨大的挑战。物流园区作为物流业的载体,应充分发挥其高效配置物流资源的能力,提高物流运行效率,最大限度满足物流用地集约和节约化原则。为科学合理确定物流园区的用地规... 详细信息

"一带一路"的战略背景,给物流业带来新的发展机遇的同时,也面临着巨大的挑战。物流园区作为物流业的载体,应充分发挥其高效配置物流资源的能力,提高物流运行效率,最大限度满足物流用地集约和节约化原则。为科学合理确定物流园区的用地规模,文章在建立遗传算法优化BP神经网络模型对货运量进行预测的基础上,改进了基于全社会物流总量的物流园区用地规模测算公式,提高了预测的精确度和操作的可行性,规避了传统参数法、时空消耗法等在物流园区用地规模预测上存在的局限性;并以重庆市为例,确定了重庆市2020年的物流园区用地规模需求,以期为"十三五"区域中长期物流规划及政府有关部门制定相关政策提供有益的参考借鉴。

关键词：物流园区用地规模 GA-BP 货运量预测

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基于模糊时间序列的港口铁路货运量预测

科技创新与应用 2015年第30期5卷 5-6页

作者：杨新湛江港(集团)股份有限公司铁路分公司

铁路货运量是反映铁路运输组织盈亏的一个主要依据。而货运量的预测的准确程度直接影响着铁路运输设备的利用效率、运营的效益以及铁路运输未来的发展规划。文章在建立货运量预测的模糊时间序列分析模型的基础上,以湛江港铁路分公司为... 详细信息

铁路货运量是反映铁路运输组织盈亏的一个主要依据。而货运量的预测的准确程度直接影响着铁路运输设备的利用效率、运营的效益以及铁路运输未来的发展规划。文章在建立货运量预测的模糊时间序列分析模型的基础上,以湛江港铁路分公司为实例求解模型并得出预测结果,并进一步对模型进行检验,分析结论的可靠性,并就此提出提高货运量的措施。

关键词：铁路货运量模糊时间序列货运量预测

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基于灰色模型的铁路分品类货运量预测

交通运输工程与信息学报 2014年第3期12卷 38-42,46页

作者：付建飞安仲文宋小满杨瑜中国铁道科学研究院运输及经济研究所北京100081 中国铁路总公司运输局北京100081

铁路分品类货运量预测是制定货运营销决策的依据。作者通过基础数据处理、构建微分方程、求解模型的时间响应方程3个步骤形成了灰色预测GM(1,1)模型的算法,同时介绍了模型检验方法。基于此,依据铁路1998—2010年的实际运量数据,预测得到... 详细信息

铁路分品类货运量预测是制定货运营销决策的依据。作者通过基础数据处理、构建微分方程、求解模型的时间响应方程3个步骤形成了灰色预测GM(1,1)模型的算法,同时介绍了模型检验方法。基于此,依据铁路1998—2010年的实际运量数据,预测得到2011、2012年铁路分品类货运量,进而对预测结果进行检验和分析,得到模型的适用性:即灰色模型对数据序列波动较少的品类预测效果较好,而数据序列波动性大的品类预测效果一般。最后,针对部分基础数据波动较大的序列,采用指数平滑法对灰色预测的结果进行修正,提高了总体的预测效果。

关键词：灰色模型分品类货运量预测

基于Holt-Winters模型的铁路月度货运量预测研究

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交通运输工程与信息学报 2017年第2期15卷 1-5,13页

作者：汤银英李龙西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都610031

铁路货运量预测是铁路运输市场分析的重要内容,对铁路货运业务的开展有着重要指导意义。铁路月度货运量数据序列是既有趋势性增长又有季节性波动特征的时间序列,Holt-Winters模型适用这类时间序列的预测。本文构建Holt-Winters乘法模型... 详细信息

铁路货运量预测是铁路运输市场分析的重要内容,对铁路货运业务的开展有着重要指导意义。铁路月度货运量数据序列是既有趋势性增长又有季节性波动特征的时间序列,Holt-Winters模型适用这类时间序列的预测。本文构建Holt-Winters乘法模型来进行铁路月度货运量预测,并以某铁路局化肥月度货运量为原始数据来做实证分析,最后与灰色模型、分组回归等传统预测模型的结果进行比较,结果显示Holt-Winters模型的预测精度最高。

关键词：铁路货运量预测 Holt-Winters模型

逐步回归方法和重力模型在货运量预测中的应用

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中国铁道科学 1987年第1期 49-57页

作者：蒋仁才刘瑞林

铁路货运总量预测和货流分布预测是铁路货运量预测有机联系的两个方面。本文针对总货运量预测中较难解决的问题——变量选择和多重共线性,运用定性和定量相结合原则利用逐步回归方法定量挑选显著性变量,建立理想的货运量预测模型。此外... 详细信息

铁路货运总量预测和货流分布预测是铁路货运量预测有机联系的两个方面。本文针对总货运量预测中较难解决的问题——变量选择和多重共线性,运用定性和定量相结合原则利用逐步回归方法定量挑选显著性变量,建立理想的货运量预测模型。此外,本文在评介货流研究一般方法基础上,根据多地区货物交流目的,探讨了货流预测的方法,提出用Frator法预测货流。并指出货流预测进一步的发展方向。

关键词：重力模型逐步回归回归分析货运量预测方程变量选择多重共线性