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基于不确定理论的铁路货运需求预测

2020-03-25分类号:U294.1

【作者】刘笑佟  任爽  
【部门】北京交通大学计算机与信息技术学院  
【摘要】合理预测铁路货运需求是铁路管理部门建设、运营等决策基础。为应对铁路货运需求的复杂变化,基于Pearson相关性分析方法筛选出铁路货运需求的七个具有关键影响的因素,并结合不确定理论建立不确定多元线性回归模型,相应的铁路货运预测结果由传统单一值变成可能的需求区间范围,更加符合处于不确定环境下的铁路货运需求实际情况。选取国家统计局2004~2016年相关数据进实证研究,并与回归模型以及BP模型的预测结果对比分析,实验表明不确定多元线性回归的预测结果更加精确。
【关键词】货运需求  Pearson相关性分析  不确定理论  多元线性回归  预测
【基金】国家重点研发计划资助(2018YFB1201401);; 中央高校基本科研业务费专项资金资助(2018JBM019)
【所属期刊栏目】运筹与管理
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