基于模型组合的铁路集装箱运量预测

摘要：

根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明:非线性灰色模型预测的最大误差为10.52%,而组合模型的预测误差最大为8.72%,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.

关键词：铁路运输、集装箱运输、运量预测、神经网络、灰色关联度

所属期刊栏目：10

分类号：U291.1(铁路运输管理工程)

资助基金：教育部"春晖计划"Z2005-1-62008;甘肃省自然科学基金ZS022-A25-036

在线出版日期：2011-01-27（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：149-153