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《北京交通大学》 2007年
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铁路客运量短期预测方法的研究

王芳  
【摘要】: 铁路客运量预测是铁路旅客运输组织工作的重要基础和主要依据之一,准确预测客运量是铁路运输企业面向市场、把握未来的重要保障。 本文主要研究客运量短期预测问题,旨在探讨适用于客运量短期预测的方法,分析其适用条件和局限性,为客运量短期预测工作中方法和模型的选择提供参考依据,并在此基础上提出了基于BP神经网络的组合预测方法。 本文首先对短期客运量的时序特性和变化规律进行分析,指出短期客运量时间序列是一个存在季节和周期变化趋势、并存在一定增长(或降低)趋势的非平稳时间序列,并据此将铁路客运量的短期预测定位于主要采用基于时间序列分析的方法进行预测。 针对短期客运量的时序变化规律的不同特性,本文分别运用季节调整方法、Box-Jenkins方法和灰色预测方法进行预测,通过对这三种典型时间序列预测模型的分析比较,总结出了它们的优缺点,并简要分析了这些模型在运量短期预测中的适用条件。 最后,为有效利用各种模型的优点,克服单一模型的缺陷,达到提高预测精度和增加结果可靠性的目的,本文提出了基于BP神经网络训练权重的组合模型,对短期客运量进行组合预测。在神经网络算法上,本文采用了改进的基于数值优化方法的网络训练算法,有效地提高了网络的收敛速度。实例证明,组合模型获得了较单项预测模型更高的预测精度。
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:U293.13

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 由向平;组合模型在我国经济预测中的应用[D];辽宁师范大学;2011年
2 夏烈;基于MD模型的客运专线旅客运量预测方法研究[D];西南交通大学;2011年
3 张颖;基于实物量和价值量的钢铁物流需求预测方法研究[D];北京交通大学;2009年
4 谢小山;基于遗传算法和BP神经网络的铁路客运量预测研究[D];西南交通大学;2010年
5 陈虎;铁路客运枢纽站客流预测及换乘研究[D];北京交通大学;2012年
6 潘亮;基于EEMD-GSVM的高速铁路短期客流预测[D];北京交通大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前4条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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2 邓志茹;我国能源供求预测研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
3 向小东;基于神经网络与混沌理论的非线性时间序列预测研究[D];西南交通大学;2002年
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6 孙红妮;商业银行利率风险管理研究[D];吉林大学;2004年
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9 沈掌泉;神经网络集成技术及其在土壤学中应用的研究[D];浙江大学;2005年
10 王加阳;面向海量数据的粗糙集理论与方法研究[D];中南大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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8 李坤然;数据挖掘在股市趋势预测的应用研究[D];中南林业科技大学;2008年
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10 任军;汽车金融公司个人车贷违约风险研究[D];东华大学;2011年
【同被引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前6条
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3 刘万明;我国高速铁路客运专线主要技术经济问题研究[D];西南交通大学;2002年
4 云俊;物流园区预测方法及应用研究[D];武汉理工大学;2003年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 夏青;节假日铁路客流波动规律分析及其在客流预测中的应用研究[D];北京交通大学;2011年
2 李倩;基于路网的高速铁路客流预测方法研究[D];北京交通大学;2011年
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4 贠天鹂;山地城市公共交通换乘枢纽布局规划研究[D];重庆交通大学;2011年
5 王海洋;客货运输时间价值的确定方法研究[D];长安大学;2001年
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8 李辰;交通方式划分的LOGIT模型方法[D];河海大学;2004年
9 李春伟;基于神经网络与遗传算法的股票智能预测[D];西北工业大学;2005年
10 刘俊华;基于神经网络和遗传算法的语音识别方法研究[D];湖南大学;2005年
【二级引证文献】
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1 郭鹰;;地方经济增长预期目标“留有余地”现象分析[J];开发研究;2012年03期
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1 孙宝财;基于改进BP算法和遗传算法的腐蚀管道剩余强度预测[D];兰州理工大学;2011年
2 闵祥宇;基于人工神经网络的渭河上游洪水预报研究[D];兰州大学;2011年
3 耿爱媛;基于GA-BP神经网络的智能评语生成的研究[D];天津财经大学;2011年
4 李晋;基于小波分析和GA-SVR模型的股指期货价格预测方法研究[D];华南理工大学;2011年
5 亓新凤;大型钢铁企业物流优化研究[D];西南交通大学;2011年
6 夏烈;基于MD模型的客运专线旅客运量预测方法研究[D];西南交通大学;2011年
7 王雷鸣;基于改进BP神经网络在氧化球团回转窑温度控制系统中研究[D];辽宁科技大学;2012年
8 王威;铁合金冶炼过程能耗监测与分析研究[D];长春工业大学;2011年
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10 王莹莹;基于灰色神经网络模型的煤炭物流需求预测研究[D];北京交通大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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5 周传世,刘永清;变权重组合预测模型的研究[J];预测;1995年04期
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8 王上飞,周佩玲,吴耿峰,付忠谦,储阅春,沈谦;径向基神经网络在股市预测中的应用[J];预测;1998年06期
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6 申耀伟;谢孝如;;基于灰色动态模型的铁路客运量预测与分析[J];中国铁路;2008年06期
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6 陈赫;罗声求;;历史横断面数据的时间序列化[A];科学决策与系统工程——中国系统工程学会第六次年会论文集[C];1990年
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9 侯峰;杨力;;一种基于分形理论的股市分析和预测方法[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(下)[C];2005年
10 谭志忠;刘德有;王丰;;风电场风速预测的RBF神经网络模型[A];抽水蓄能电站工程建设文集(2008)[C];2008年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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5 刘大同;基于Online SVR的在线时间序列预测方法及其应用研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
6 张永林;车辆道路数值模拟与仿真研究[D];华中科技大学;2010年
7 崔亚强;沪深300股指内在复杂性分析及预测研究[D];天津大学;2010年
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9 李星毅;基于相似性的交通流分析方法[D];北京交通大学;2010年
10 肖辉;时间序列的相似性查询与异常检测[D];复旦大学;2005年
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1 王芳;铁路客运量短期预测方法的研究[D];北京交通大学;2007年
2 陈英;基于季节模型的通信话务量预测的研究与实施[D];北京邮电大学;2007年
3 贾翠平;儿童跌落伤住院信息时间序列分析[D];华中科技大学;2006年
4 何川;关于我国工业增加值的统计建模与预测[D];辽宁师范大学;2006年
5 王士金;时间序列及贝叶斯模型在沉降预测中的应用[D];浙江大学;2005年
6 罗会来;沉降时间序列的预测方法研究[D];广西大学;2005年
7 赵娅;中国能源效率、能源消费与经济增长关系的实证研究[D];山东大学;2007年
8 林溯;ε-支持向量回归在时间序列型数据预测上的应用[D];四川大学;2007年
9 罗媛媛;基于EVIEWS的短时交通流分析及预测[D];西南交通大学;2009年
10 梁开;一种组合预测方式在烧结返矿量预测中的应用研究[D];武汉科技大学;2004年
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