基于灰色和神经网络的铁路客运量预测研究

摘要：

准确的客流量预测在国家交通规划与管理中具有重要意义，预测方法的选择直接影响到预测的精度。客运量的预测具有小样本和非线性的特点。结合灰色理论和 RBF 神经网络的特点形成灰色－RBF 神经网络模型，并采用客流运量分担率的方式对拟建铁路客流量进行预测。通过灰色理论对原始数据进行生成处理，将无规律的原始数据变为较有规律的生成数列，再利用 RBF 神经网络的超强适应能力和学习能力，大大加快学习速度并避免出现局部极小问题对生成数列进行预测，再将模型运用到客运量的预测中。最后结合新建兰州至中川机场铁路项目及调查数据进行客流量的预测研究，得出灰色－RBF 神经网络模型对客流量具有很好的预测性。

关键词：客运量、预测、灰色理论、RBF 神经网络

分类号：U293(铁路运输管理工程)

资助基金：长江学者和创新团队发展计划资助项目IRT1139

在线出版日期：2015-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1227-1231