發(fā)布時(shí)間：2020-12-15 13:29

　　鐵路客運(yùn)量的中短期預(yù)測(cè)是鐵路運(yùn)輸公司制定旅客運(yùn)輸計(jì)劃的基礎(chǔ),更是合理配置人力物力資源及展開旅客運(yùn)輸工作的重要依據(jù)。鑒于航空運(yùn)輸事業(yè)的快速發(fā)展,客運(yùn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈,鐵路客運(yùn)部門必須對(duì)市場(chǎng)內(nèi)的客流變化及時(shí)采取措施,方能滿足市場(chǎng)的需求。本文分別從年度預(yù)測(cè)和月度預(yù)測(cè)兩個(gè)層面對(duì)鐵路客運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè),既為鐵路的運(yùn)輸長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展提供了決策支持,更為鐵路各部門及時(shí)應(yīng)對(duì)瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)提供了可靠依據(jù)。年度數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)部分,提出了一個(gè)新的基于最優(yōu)模型選取的M-CPSO-GM模型,并在我國(guó)鐵路客運(yùn)量的年度預(yù)測(cè)中得到了非常好的效果。月度數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中,首先根據(jù)S-ARIMA模型得到一步預(yù)測(cè)值,然后對(duì)其進(jìn)行校正�？紤]到春節(jié)因素,先將數(shù)據(jù)分成春運(yùn)月份和非春運(yùn)月份兩部分分開校正。對(duì)于春運(yùn)月份,首次提出了與一步預(yù)測(cè)誤差高度相關(guān)的春節(jié)因子作為校正因子,通過FNN對(duì)春運(yùn)月份的一步預(yù)測(cè)值進(jìn)行校正;對(duì)于非春運(yùn)月份,則采用上月同比增長(zhǎng)率作為校正因子,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行校正。結(jié)果表明,校正后的月度數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度有了明顯提高。最后,對(duì)論文所做的工作進(jìn)行了總結(jié),簡(jiǎn)要說明了文中尚待完善的問題,并指出我國(guó)鐵路客運(yùn)量預(yù)測(cè)以后需要努力的方向。 

【文章來(lái)源】：蘭州大學(xué)甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

PSO算法的空間圖

CPSO流程圖

(2-33)用 MATLAB 軟件畫出該 GM 模型的預(yù)測(cè)效果走勢(shì)圖如圖 2.3 所示.圖 2.3 GM 預(yù)測(cè)結(jié)果從圖 2.3 可看出GM模型在對(duì)過去的擬合過程中對(duì)數(shù)據(jù)的大致走勢(shì)有著不錯(cuò)的預(yù)測(cè)效果, 但是對(duì) 2014 年及 2015 年度的預(yù)測(cè)中, 預(yù)測(cè)曲線都在真實(shí)值的下方,說明根據(jù)這些全部原始數(shù)據(jù)描繪出來(lái)的趨勢(shì)已經(jīng)不符合現(xiàn)階段的變化. 接著我們用CPSO 算法對(duì)GM模型中的兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化發(fā)現(xiàn)精度并沒有怎么提高, 說

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2918350