伴隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,人民生活水平的不斷提高,我國(guó)鐵路事業(yè)也取得了空前的發(fā)展和繁榮,但仍面臨著挑戰(zhàn).如何令鐵路的運(yùn)輸能力適應(yīng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展的需求,是我國(guó)鐵路事業(yè)面臨的主要困難.鐵路客運(yùn)量對(duì)鐵路運(yùn)輸調(diào)度有著直接影響,因此如何準(zhǔn)確地對(duì)鐵路客運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)顯得尤為重要.由于鐵路客運(yùn)量數(shù)據(jù)具備非線(xiàn)性,時(shí)變性及不確定性,因此很難對(duì)其客觀規(guī)律進(jìn)行準(zhǔn)確描述.不同的預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度不盡相同,且單一預(yù)測(cè)方法通常會(huì)有一定的適用范圍和限制條件,容易出現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果不穩(wěn)定的問(wèn)題.Bates和Granger提出組合預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)性能相較單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型更優(yōu),這是因?yàn)閱我荒Ｐ椭荒芊从吵鰯?shù)據(jù)的部分信息和變化規(guī)律,而組合預(yù)測(cè)模型能彌補(bǔ)這一缺憾,綜合運(yùn)用多種預(yù)測(cè)的方法進(jìn)行組合預(yù)測(cè),能夠提高整體預(yù)測(cè)的效果.本文在充分考慮鐵路客運(yùn)量數(shù)據(jù)特征的基礎(chǔ)上,在組合預(yù)測(cè)模型中引入概率權(quán),根據(jù)切比雪夫定理確定權(quán)重下限,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,GM(1,1)模型以及ARIMA模型的概率權(quán)組合預(yù)測(cè)模型;再改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,提高組合模型整體預(yù)測(cè)精度.本文的主要工作如下:(1)考慮到鐵路客運(yùn)量數(shù)據(jù)的不確定性,需要將多個(gè)不同的模型組合成新模型...

【文章頁(yè)數(shù)】：48 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 單一預(yù)測(cè)法的研究
        1.2.2 組合預(yù)測(cè)法的研究
    1.3 論文的主要工作
2 單項(xiàng)模型理論
    2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
        2.1.2 雙隱藏層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.1.3 性能比較
        2.1.4 激活函數(shù)
    2.2 GM(1,1)模型
        2.2.1 GM(1,1)模型原理
        2.2.2 GM(1,1)模型建模
    2.3 ARIMA模型
        2.3.1 AR模型
        2.3.2 MA模型
        2.3.3 ARMA模型
        2.3.4 ARIMA模型
3 時(shí)序組合預(yù)測(cè)模型的建立
    3.1 組合模型概述
    3.2 權(quán)重確定的常見(jiàn)方法
        3.2.1 等權(quán)重平均法
        3.2.2 方差倒數(shù)法
        3.2.3 熵權(quán)法
    3.3 概率權(quán)原理
    3.4 組合模型的建立
        3.4.1 概率權(quán)確定權(quán)重系數(shù)
        3.4.2 確定模型權(quán)重
4 鐵路客運(yùn)量預(yù)測(cè)實(shí)證分析
    4.1 數(shù)據(jù)的收集與處理
        4.1.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    4.2 預(yù)測(cè)模型的實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)
        4.2.2 GM(1,1)預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)
        4.2.3 ARIMA預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)
        4.2.4 組合預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)
    4.3 預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比分析
        4.3.1 預(yù)測(cè)誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.3.2 對(duì)比與分析
5 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果



本文編號(hào)：3833838