文档介绍：西南交通大学
硕士学位论文
基于遗传算法和BP神经网络的铁路客运量预测研究
姓名:谢小山
申请学位级别:硕士
专业:道路与铁道工程
指导教师:李远富
20100301
,并以高精度为目标,,总结了铁路客运量预测的方法,如时间序列的移动平移法、指数平滑预测模型、灰色,模型等、影响因素法的线性回归模型,并分析了各种常用方法的适用范围和优缺点。因素的准则,确定了本文用于影响因素法预测的八个影响因子。。、。性并提高了预测精度;比较多影响因子的—模型和三次指数平滑模型、一元线性回归模型、灰色,模型的预测结果,;—和模型的预测结果,一步工作的方向进行了简要讨论。关键词:铁路客运量遗传算法神经网络多影响因子时间序列预测第近年来我国铁路事业迅猛发展,在建的铁路项目很多,陆续还有更多的项目上马。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,准确的客运量预测是进行交通规划和管理的主要依据之一。预测方法的选择直接影响预测结果的精度,本文旨在把遗传算法和网络结合运量预测。其次探讨了铁路客运量的发展趋势及影响因素。,验证了前者改良了后者的局限显示时间序列的—模型预测我国铁路客运量不可靠。最后,,并对进
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槐C芰簦褂帽臼谌ㄊ椤#学位论文作者签名:讶轴、西南交通大学学位论文版权使用授权书留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论贰如查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检日期:弘·印·本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于C芸冢年解密后适用本授权书;朐谝陨戏娇蚰诖颉啊獭
学位论文作者签名:谢/⑸矹日期:为’。·氓’西南交通大学学位论文主要工作毕声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,。,,一元线性回归模型建立前不仅仅考虑了影响铁路客运量的主要因素和铁路客运量之间的相关系数,也考虑了它们之间的偏相关系数,选择相关系数和偏果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下:。,预测结果不理想。相关系数都满足条件的影响因素作为回归因子。
,假如运营时实际运量偏小,则将造成资金积压,能力闲置,实出的问题,要求铁路加快发展。《中长期铁路网规划年调整》确定到年,我在局限性。为了提高预测的准确性,有必要探索新的预测方法。运量预测在铁道工程建设中处于十分重要的地位,已成为一项专题研究、评审的引起铁路的过早改建,甚至会因标准过低而项目起不到应有的作用,损失也是很大的。在设计阶段,客货运量是选定设计线主要技术标准,并用以确定铁路能力的依据,资料,才能合理拟定分期加强方案,节约初期投资。西南交通大学硕士研究生学位论文第铁路是现代交通运输体系主要的运输方式。我国铁路面临的主要问题是运输能力远不适应国民经济和社会发展的需求。为解决经济增长周期中铁路“瓶颈”制约日益突国铁路营业里程将达到万,其中客运专线万以上;规划建设新线调万公里。为了提高铁路投资的准确性,在建设的前期必须对运量进行可靠的预测。预测的准确性很大程度上取决于方法的选择。常规运量预测的方法虽很多,但各自都存专项课题。在预可行性研究中,若调查与预测的运量偏大,建设项目计算的效益固然较好,际的经济效益也将下降:若调查与预测的运量偏小,则建设项目的能力会很快饱和,设计的近、远期铁路能力不应小于调查和预测的运量。有了确切可靠的运量逐年增长客货运量也是评价经济效益的基础,设计线运输