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《西南交通大学》 2003年
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神经网络预测法与四阶段预测法相组合在铁路运量预测中的应用研究

王增兵  
【摘要】: 运量预测工作在交通工程建设的前期工作中处于十分重要的地位。可以说,做好对运量预测数据的分析和应用,是进行交通建设和设计工作的起步点,是工程项目建设规模和运营经济评价的基础,是项目风险的评价要素和关键。远期预测客流是一个变动较大的变量,对预测的准确性来说难以保证。 本文就神经网络与四阶段预测法相组合作了探讨,并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作了应用研究。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。另外本文还探讨了灰色多层次评价法的建模理论,并给出了应用实例。在多层次灰色评价法的理论基础上,为了使描述各灰色类的评价信息都发挥作用,将被评者的分散信息处理成一个描述不同灰色类的权向量,对其进行单值化处理,可得到被评者的综合值,从而对被评者排序选优。 论文从理论和实践两方面丰富和发展了现有的交通运量预测方法、铁路方案比选的方法,其主要工作和创新点如下: 1.本文把国民生产总值、人均收入、人口等因素和交通客流量建立起直接的联系,从而进行客流预测。而传统的预测方法很难把这些因素与交通量建立起直接的联系。实例验证表明本文的神经网络模型用误差反向传播算法具有良好的收敛性,能够保证满意的映射精度,取得了理想的预测结果,为决策提供了可靠的依据。 2.神经网络预测法与四阶段预测法相组合,突破了传统预测方法的局限性。组合后的预测方法不但考虑了政治、经济、人口等因素的影响,而且还考虑了时间、票价、距离等因素的影响。 3.多层次灰色评价法与同类方法相比,考虑的信息更全面,评价结果更准确和客观,实用性更强,更适用于对铁路方案比选中的定性和定量指标进行客观公正的综合评价,有利于推进铁路方案优选与决策的规范化。
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