【摘要】：鐵路貨物運(yùn)輸是鐵路運(yùn)輸?shù)闹匾M成部分,合理的控制貨運(yùn)成本可以有效地降低鐵路運(yùn)輸總成本,而加強(qiáng)貨運(yùn)成本管理的重要前提就是準(zhǔn)確及時地進(jìn)行貨運(yùn)成本預(yù)測。選擇合理的預(yù)測方法,可以提前為鐵路運(yùn)輸企業(yè)提供有效的成本信息,為企業(yè)應(yīng)對復(fù)雜多變的市場環(huán)境提供保障。成本預(yù)測方法很多,但并不是所有預(yù)測方法都符合鐵路運(yùn)輸成本的特點(diǎn),適合我國鐵路運(yùn)輸?shù)膶?shí)際情況。本文通過比較不同預(yù)測方法得到的鐵路貨運(yùn)成本預(yù)測結(jié)果,確定一個符合鐵路運(yùn)輸成本特點(diǎn)的預(yù)測方法。 通過分析我國鐵路運(yùn)輸成本的構(gòu)成及影響因素可以得出,在鐵路運(yùn)輸成本支出中間接成本占較大比重,而且運(yùn)輸成本數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的非線性,在對運(yùn)輸成本進(jìn)行預(yù)測之前,既要選擇恰當(dāng)?shù)拈g接費(fèi)用分配指標(biāo)合理地分配客貨運(yùn)成本,又要充分考慮鐵路運(yùn)輸成本預(yù)測自身特性�；谝陨蟽牲c(diǎn)考慮,選擇作業(yè)成本法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對鐵路貨運(yùn)成本進(jìn)行預(yù)測。首先,從作業(yè)角度出發(fā),利用成本動因理論,選取對貨運(yùn)成本影響較大的成本動因作為分配間接成本的指標(biāo),并結(jié)合定性分析和定量分析利用聚類分析法合并成本動因,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、容錯能力以及非線性映射能力,解決運(yùn)輸成本樣本采集不精確和成本數(shù)據(jù)呈非線性關(guān)系的問題。以所選成本動因為輸入變量,在MATLAB軟件中反復(fù)進(jìn)行信號的正向傳播和誤差的反向傳播過程,不斷學(xué)習(xí)訓(xùn)練,存儲學(xué)習(xí)結(jié)果,獲得預(yù)測結(jié)果。并將結(jié)果與灰色系統(tǒng)預(yù)測方法所得的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較。 最后以某鐵路運(yùn)輸企業(yè)貨運(yùn)成本預(yù)測為例,分別用成本動因BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法和灰色系統(tǒng)預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測,并分析。結(jié)果表明,通過作業(yè)成本法選擇成本動因,然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行成本預(yù)測的方法比灰色系統(tǒng)預(yù)測法更適合用于國鐵路貨運(yùn)成本預(yù)測。
[Abstract]:Railway freight transportation is an important part of railway transportation, reasonable control of freight cost can effectively reduce the total cost of railway transportation, and the important premise of strengthening freight cost management is to accurately and timely forecast freight cost. Choosing reasonable forecasting method can provide effective cost information for railway transportation enterprises in advance and provide guarantee for enterprises to deal with complex and changeable market environment. There are many cost forecasting methods, but not all of them are in line with the characteristics of railway transportation cost and are suitable for the actual situation of railway transportation in China. By comparing the forecasting results of railway freight cost with different forecasting methods, this paper determines a forecasting method which accords with the characteristics of railway transportation cost. By analyzing the composition and influence factors of railway transportation cost in China, it can be concluded that indirect cost accounts for a large proportion of railway transportation cost expenditure, and the transportation cost data have strong nonlinearity. It is not only necessary to select appropriate indirect cost allocation index to reasonably allocate passenger and freight costs, but also to fully consider the characteristics of railway transportation cost prediction. Based on the above two considerations, the combined method of activity-based costing and BP neural network is chosen to predict the freight cost. First of all, from the point of view of activity, using the cost driver theory, select the cost driver which has a great influence on freight cost as the index to allocate indirect cost, and combine qualitative analysis and quantitative analysis to combine the cost driver with cluster analysis. Then the BP neural network is used to solve the problem that the transportation cost sampling is imprecise and the cost data is nonlinear by using the strong learning ability, fault-tolerant ability and nonlinear mapping ability of the BP neural network. Taking the selected cost driver as the input variable, the forward propagation of the signal and the backward propagation of the error are repeatedly carried out in the MATLAB software, and the learning results are stored and the prediction results are obtained. The results are compared with those obtained by the grey system prediction method. Finally, taking the freight cost prediction of a railway transportation enterprise as an example, the BP neural network forecasting method and the grey system forecasting method are used to predict the cost driver, and the analysis is made. The results show that the cost driver is selected by activity-based costing method, and then the cost forecasting method based on BP neural network model is more suitable than the grey system forecasting method.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F253.7;F532;F224

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本文編號：2274235