基于MI-Granger-NARX融合模型的铁路网规模测算方法

摘要：

铁路网的建设进程应与经济社会发展保持适度匹配,其路网规模受人口资源、经济社会、交通政策和运营组织等因素影响,具有动态、时滞、非线性的复杂特征.首先,在不依赖先验信息的情况下,运用互信息法对人均GDP、全社会货运量、旅客周转量等12项影响铁路网规模的指标进行互信息计算.接着,运用Granger因果检验对初选指标进一步筛选,获得7项最具解释力的指标.然后,利用NARX良好的学习记忆与延迟反馈功能构建测算模型,以筛选所得7项指标作为自变量输入、铁路网里程序列作为因变量自回归输入测算铁路网里程.最后,将本模型与传统BP、NAR和单一NARX等神经网络模型的测算结果进行验证、对比.结果表明本模型解释能力更强、泛化能力更好和结果精度更高.

关键词：铁路网规模、互信息、Granger因果关系检验、NARX、多元时间序列预测

所属期刊栏目：43

分类号：U212.1(铁路线路工程)

资助基金：甘肃省教育厅高等学校创新基金;兰州交通大学青年基金

在线出版日期：2021-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：28-38