近年來(lái),國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)增速放緩,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、節(jié)能減排力度不斷加大,煤炭、礦石、鋼鐵等大宗物資的全社會(huì)運(yùn)輸需求總量持續(xù)下滑,大宗貨源明顯減少。自2013年以來(lái),鐵路貨運(yùn)量下滑明顯,鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)形勢(shì)嚴(yán)峻已是不爭(zhēng)的事實(shí)。在此情形下本文通過(guò)對(duì)我國(guó)鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)現(xiàn)狀及影響因素的分析,在借鑒國(guó)內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上,提出了經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下的鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警方法,對(duì)貨運(yùn)市場(chǎng)發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)與預(yù)警。旨在為鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警提供一個(gè)新思路和科學(xué)方法。首先,論文定義了鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警涵義,并確定了明確警義、分析警情、探索警源、預(yù)報(bào)警度、排警調(diào)控的基本流程。繼而對(duì)鐵路貨運(yùn)預(yù)警方法與預(yù)警模型的基本理論進(jìn)行了分析,選取綜合模擬法作為鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)警情警度的判定方法；采用模型預(yù)警法構(gòu)建鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警模型。接著,論文就構(gòu)建鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警指標(biāo)體系進(jìn)行了重點(diǎn)研究。在現(xiàn)有學(xué)者的研究基礎(chǔ)上,提出41個(gè)備選指標(biāo)集,繼而通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度方法對(duì)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行計(jì)算,篩選出其中31個(gè)指標(biāo),并結(jié)合“壓力-狀態(tài)-響應(yīng)”(PSR)模型將指標(biāo)集分為“壓力”、“狀態(tài)”、“響應(yīng)”三大子系統(tǒng),分別對(duì)應(yīng)需求、供給、對(duì)策改進(jìn)三方面。通過(guò)熵值法確定各指標(biāo)的權(quán)重,并提出預(yù)警指數(shù)的計(jì)算方法與警度劃分區(qū)間。然后,針對(duì)鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警問(wèn)題,分別提出基于支持向量機(jī)(SVM)分類預(yù)警方法與基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)的滾動(dòng)預(yù)警方法,并闡述了兩者在MATLAB中的實(shí)現(xiàn)。最后對(duì)鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警方法進(jìn)行實(shí)例研究,計(jì)算分析了近24個(gè)月鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)月度警情情況,并通過(guò)MATLAB仿真分別對(duì)SVM模型中的分類結(jié)果和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警指數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了檢驗(yàn),兩個(gè)模型的精確度均較高。最后分別外推了未來(lái)三個(gè)月的貨運(yùn)市場(chǎng)警度情況,得出較一致的結(jié)果,并提出部分調(diào)控措施。以便有關(guān)部門及企業(yè)盡可能地提前采取調(diào)控措施和營(yíng)銷策略,促進(jìn)鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)的穩(wěn)健運(yùn)行。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：TP183;F532
【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目的與意義
    1.4 論文的主要內(nèi)容及研究方法
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線
2 鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警的基本理論與框架
    2.1 鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警的涵義
    2.2 鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警基本流程和內(nèi)容
    2.3 鐵路貨運(yùn)預(yù)警的基本理論
        2.3.1 各類預(yù)警方法比較
        2.3.2 預(yù)警模型的研究應(yīng)用
    2.4 本章小結(jié)
3 基于PSR概念框架的鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建
    3.1 鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)的PSR概念框架
    3.2 鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警指標(biāo)體系的建立
        3.2.1 指標(biāo)體系建立的原則
        3.2.2 貨運(yùn)市場(chǎng)影響因素
        3.2.3 預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建
        3.2.4 指標(biāo)體系說(shuō)明
    3.3 警情分析方法
        3.3.1 各指標(biāo)權(quán)重的確定
        3.3.2 預(yù)警指數(shù)的計(jì)算
        3.3.3 鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警警度劃分
    3.4 本章小結(jié)
4 基于SVM與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警方法構(gòu)建
    4.1 基于支持向量機(jī)的鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警方法構(gòu)建
        4.1.1 支持向量機(jī)算法
        4.1.2 支持向量機(jī)核函數(shù)
        4.1.3 基于支持向量機(jī)的鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警模型構(gòu)建
        4.1.4 SVM在Matlab中的實(shí)現(xiàn)
    4.2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警方法構(gòu)建
        4.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
        4.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與求解
        4.2.3 模型學(xué)習(xí)效果檢驗(yàn)
        4.2.4 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警模型構(gòu)建
        4.2.5 RBF在Matlab中的實(shí)現(xiàn)
    4.3 本章小結(jié)
5 實(shí)例分析
    5.1 指標(biāo)權(quán)重及預(yù)警指數(shù)計(jì)算
        5.1.1 子系統(tǒng)內(nèi)各指標(biāo)權(quán)重的確定
        5.1.2 預(yù)警指數(shù)的計(jì)算及分析
    5.2 基于支持向量機(jī)的鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警模型實(shí)例研究
        5.2.1 參數(shù)尋優(yōu)
        5.2.2 預(yù)測(cè)分類結(jié)果檢驗(yàn)
        5.2.3 預(yù)警指數(shù)預(yù)測(cè)分類
    5.3 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運(yùn)市場(chǎng)預(yù)警模型實(shí)例研究
    5.4 兩種方法預(yù)警結(jié)果比較分析
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集

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