本文關(guān)鍵詞：煤炭鐵路物流需求預(yù)測模型研究

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【摘要】：鑒于我國是一個發(fā)展中國家,煤炭會在未來相當(dāng)長的時期內(nèi)仍是支撐我國經(jīng)濟(jì)高速增長的主要能源保障。煤炭物流是煤炭產(chǎn)業(yè)中的一個重要環(huán)節(jié),而煤炭物流集散、轉(zhuǎn)運和配送過程中的核心是運輸。我國的煤炭60%以上依靠鐵路運送,但鐵路煤炭運力一直不能滿足煤炭的運輸需求,文章借助于定性和定量的分析手段,通過對煤炭鐵路貨運量主要影響因素的有效把握從而建立模型,預(yù)測較為精確的需求量,為政府提供制定鐵路煤炭通道發(fā)展規(guī)劃的重要依據(jù)。以便于合理規(guī)劃、建設(shè)物流基礎(chǔ)設(shè)施,改進(jìn)物流供給系統(tǒng)。 論文首先深入分析煤炭鐵路物流需求預(yù)測的重要性,選用用煤炭鐵路貨運量作為煤炭鐵路物流需求的表征,通過定性分析與灰色關(guān)聯(lián)度定量計算相結(jié)合的方式煤炭鐵路物流需求的影響因素,為以后進(jìn)行實證分析提供數(shù)據(jù)。接著提出四種煤炭鐵路物流需求預(yù)測的建模方法：PSO-SVR預(yù)測模型、網(wǎng)格搜索-SVR預(yù)測模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和煤炭鐵路物流需求的組合預(yù)測模型。論文最后通過前文建立的預(yù)測模型,對1995—2011年的煤炭鐵路貨運量進(jìn)行預(yù)測,并將上述各項預(yù)測方法的結(jié)果進(jìn)行對比分析。結(jié)合國家統(tǒng)計局,鐵道部,能源局等部門公開發(fā)布的“十二五”規(guī)劃,對輸入變量進(jìn)行外推預(yù)測,同時,帶入精度最高的PSO-SVR組合模型對2012-2015年的煤炭鐵路物流需求進(jìn)行預(yù)測,并給出了煤炭鐵路物流的發(fā)展建議。
【關(guān)鍵詞】：煤炭鐵路物流 灰色關(guān)聯(lián)分析 支持向量回歸機 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：黑龍江科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F426.21;F532;F252;F224
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 1 緒論11-21
• 1.1 問題的提出11-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-18
• 1.3 研究內(nèi)容及其路線18-21
• 1.3.1 研究內(nèi)容18
• 1.3.2 研究路線18-19
• 1.3.3 研究方法19-21
• 2 相關(guān)理論基礎(chǔ)21-32
• 2.1 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論21-22
• 2.1.1 VC維理論21
• 2.1.2 推廣性的界21
• 2.1.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化(SRM)準(zhǔn)則21-22
• 2.2 支持向量回歸機22-26
• 2.2.1 支持向量回歸機算法原理22-25
• 2.2.2 核函數(shù)25-26
• 2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26-28
• 2.3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法思想26
• 2.3.2 BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)26-28
• 2.4 網(wǎng)格搜索法28-29
• 2.5 粒子群優(yōu)化算法29-31
• 2.5.1 算法原理29-31
• 2.5.2 算法特點31
• 2.6 本章小結(jié)31-32
• 3 煤炭鐵路物流需求影響因素的確定32-42
• 3.1 煤炭鐵路物流需求影響因素選取原則32-33
• 3.2 煤炭鐵路物流需求影響因素的定性分析與選取33-37
• 3.2.1 煤炭鐵路物流需求影響因素的定性分析33-34
• 3.2.2 煤炭鐵路物流需求影響因素的選取34-37
• 3.3 煤炭鐵路物流需求影響因素的關(guān)聯(lián)度分析37-41
• 3.3.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析模型37-38
• 3.3.2 灰關(guān)聯(lián)分析模型應(yīng)用38-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 4 煤炭鐵路物流需求預(yù)測模型建立42-50
• 4.1 基于PSO-SVR的煤炭鐵路物流需求預(yù)測模型42-43
• 4.1.1 模型構(gòu)建步驟42-43
• 4.1.2 模型工作流程圖43
• 4.2 基于網(wǎng)格搜索-SVR的煤炭鐵路物流需求預(yù)測模型43-45
• 4.2.1 模型構(gòu)建步驟43-44
• 4.2.2 模型工作流程圖44-45
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型45-47
• 4.3.1 模型構(gòu)建步驟45-46
• 4.3.2 模型工作流程圖46-47
• 4.4 煤炭鐵路物流需求的組合預(yù)測模型47-48
• 4.4.1 基于SVM的非線性組合預(yù)測模型47-48
• 4.4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性組合預(yù)測模型48
• 4.5 本章小結(jié)48-50
• 5 煤炭鐵路物流需求預(yù)測的實證分析50-65
• 5.1 樣本數(shù)據(jù)的選擇與預(yù)處理50-51
• 5.1.1 數(shù)據(jù)樣本的選擇50
• 5.1.2 數(shù)據(jù)指標(biāo)的預(yù)處理50-51
• 5.2 基于各煤炭鐵路物流需求預(yù)測模型的求解及結(jié)果分析51-60
• 5.2.1 基于PSO-SVR預(yù)測模型的求解51-54
• 5.2.2 基于網(wǎng)格搜索法-SVR預(yù)測模型的求解54-56
• 5.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的求解56-58
• 5.2.4 基于組合預(yù)測模型的求解58-60
• 5.3 2012-2015年的煤炭鐵路物流需求預(yù)測60-62
• 5.4 煤炭鐵路物流發(fā)展建議62-64
• 5.5 本章小結(jié)64-65
• 6 結(jié)論65-67
• 6.1 結(jié)論65
• 6.2 展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 附錄71-75
• 作者簡歷75-77
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集77

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本文編號：986380