10.3969/j.issn.1672-7029.2016.01.026
不确定环境下铁路客运量预测方法
合理预测客运量是铁路部门制定列车开行方案及组织管理的基础,为降低传统预测结果误差较大带来的决策风险,基于系统动力学,分析影响客运量的主要因素,利用逐步回归方法提取了GDP、铁路营业里程和民用汽车拥有量3个关键自变量,运用模糊多元回归预测理论,建立铁路客运量中长期预测模型,相应客运量的值由传统单一值变为区间值,函数图像变为"带"状,这种结果更加符合不确定环境下的实际情况.根据国家统计局公布的1990 ~2012年中国铁路相关数据,对模型的拟合效果进行了检验,并以2013年的数据为依据对客运量进行预测.结果表明:1990~2012年各拟合中心值与实际值误差均在5%以内,且实际值对拟合区间值的隶属度均在0.5以上,2013年预测中心值与实际值误差为4.74%且实际值在预测区间之内.
铁路运输、旅客发送量、模糊预测、系统动力学、模糊多元回归模型
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U293.13(铁路运输管理工程)
国家自然科学基金资助项目U1334207
2016-05-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
168-175