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[期刊] 统计与决策
[作者]
王雪青 喻刚 孟海涛
本文在利用主成分分析方法筛选出影响公路客运量的2个主导因子的基础上,分别采用回归分析法和改进神经网络方法对公路客运量进行了预测,预测结果表明两种预测方法都具有较高的精度,而引进了动量法和学习速率自适应调整策略的神经网络,其预测精度更高,但回归分析法能更好地揭示各因子对公路客运量的相对贡献率。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
胡彦蓉 吴冲 刘洪久
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是建立在统计学习理论和结构风险最小化准则基础上的机器学习方法,该方法可以较好的解决以往很多学习方法的小样本、高维数、非线性和局部最小点等实际问题。本文利用支持向量机(SVM)回归理论和方法,建立基于核函数主成分支持向量机(Kernel Principal Component Analysis-Support Vector Machine,KP-CA-SVM)回归模型,并用2000-2008年杭州市公路客运量为样本进行了预测,结果表明,KPC
关键词：
KPCA 公路客运 预测研究 运量预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈灵芝,郭建安
客运量是反映一定时期运量生产活动规模的一个重要指标,它以人数作为计算单位,对各种运输方式实际运送旅客的总人数进行统计核算。其中公路运输客运量的统计不
[期刊] 统计与决策
[作者]
覃频频 牙韩高 黄大明 陆凯平
本文基于模糊集理论,在模糊时间序列分析的基础上建立铁路客运量模糊时间序列预测模型,并与灰色理论GM(1,1)、修正GM(1,1)和Markvo三个模型进行了标杆对比。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄鉴 彭其渊
诱增客运量是预测客运量的重要组成部分,相关研究成果尚不系统,很难满足客运专线诱增客运量预测的需要。文章分析了目前诱增客运量预测广泛使用的重力模型和生长曲线模型的优缺点及应用范围,在此基础上,提出了重力模型改进方法,使其适合客运专线诱增客运量的预测,并构建诱增客运量预测的综合模型。
[期刊] 特区经济
[作者]
黄大为 王苏生
近年来深圳国际航空发展与国际化进程明显不匹配,国际航空业未来发展势在必行。本研究分别从区域经济发展环境、经济开放度、旅游业发展环境、政府财政能力、国际投资环境、机场自身运营能力等六个影响因素出发,应用ARIMA与CD函数模型通过计量分析对2015-2020年深圳机场国际客运量数据进行预测。并在此基础上,结合深圳机场国际航线现状给出深圳未来发展国际航线的政策建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜华平,陈海泳
本文论述的预测方法是通过对运输部门服务区域内不同出行方式(包括乘用公共电车)或乘行方式分布比率的已有状态及其动向的分析,来确定未来某一时期的客运量,为城市公共交通规划提供决策依据。
关键词：
城市 公共交通 客运量 预测 马尔可夫链
[期刊] 统计与决策
[作者]
周展 王文强
文章针对我国铁路客运量进行短期预测,首先分析现有常见预测模型的优点与不足,然后试图通过构造新的组合或修正模型,从而实现提高预测精度。在构建年度数据组合模型时,发现以偏最小二乘回归、主成分回归和岭回归为基础进行组合时,预测精度达到了最优;在构建季度数据模型时,首先通过修正的时间序列分解法与季节周期回归模型显著地提高了预测精度,然后以这两个模型为基础构造组合模型,预测精度进一步得到提高。
关键词：
铁路客运量 预测 修正 比较
[期刊] 统计与决策
[作者]
张大斌 朱侯 李威 张景广
对客运量发展趋势进行预测是正确制定铁路客运营销战略的前提和基础。本文在传统GM(1,1)预测模型的基础上,提出了一种基于遗传算法调整发展系数和内生灰作用量的灰色预测模型,并运用此模型对湖北省铁路客运量进行预测。实验结果验证了此模型的有效性。
关键词：
遗传算法 灰色预测 客运量
[期刊] 统计与决策
[作者]
周程 施文 马士华
文章针对传统预测方法从货运量数据整体层面建模,难以充分捕捉货运量的复杂关联特性,存在因线性和非线性成份相互干扰而预测失真的难题,引入一种先分解后集成的预测策略。首先将原始货运量分解成线性子序列和非线性子序列,利用线性回归模型预测线性成份,并构建了一种基于时空调整策略改进的PSO算法,优化BP神经网络,进而预测货运量非线性成份,选用相加集成得最终预测值。仿真测试和预测实例表明,基于先分解后集成的预测方法弱化了货运量中线性成份与非线性成份之间相互干扰,降低了原始问题的复杂度,提高了预测性能,可作为一种有效货运量定量预测方法。此外,粒子群时空调整策略是一种有效的PSO改进方法,与传统BP模型和标准PSO-BP模型比较,基于时空调整策略改进PSO-BP模型具有收敛快和预测精度高的优点。
[期刊] 物流技术
[作者]
张亚佩
利用往年的整车销售数据建立了基于BP神经网络的整车销售模型,然后采用该模型对未来几年的整车销售情况进行了预测,并与实际销售情况进行了对比。试验结果证明,该模型具有较好的预测效果,对汽车生产商和第三方物流公司来说,具有很好的参考价值。
[期刊] 物流技术
[作者]
段力 王开鹏 刘聪健 王孙超
首先论述了传统铁路货运量预测方法的不足,然后介绍了广义回归神经网络预测模型以及将数据输入基于广义回归神经网络预测模型之前,采用数据筛选和模糊聚类相结合的特征选择方法,最后以广州为例,对该方法进行了验证。
关键词：
铁路货运量 预测 特征选择 神经网络
[期刊] 物流技术
[作者]
曾浩然 刘名武
首先建立基于遗传BP神经网络的滚装运输市场货运量预测模型,然后采用川江滚装运输年度数据进行神经网络训练与预测。结果表明,遗传BP神经网络算法在预测的精度与收敛速度上均优于传统预测算法。预测结果为川江滚装运输企业战略规划和滚装运输竞争力的提高提供了决策支持。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周瑞芳 禹建丽
运用改进的BP算法,即基于启发式学习算法的弹性梯度下降法,对现金流时间序列,采用两步预测法。为避免网络学习不确定性带来的误差,文章提出用检验数据的平均百分误差来控制模型收敛,并做出预测平台,可对企业的现金流作出短、中期预测,为管理层制定出生产及销售任务等提供量化依据。
关键词：
弹性梯度下降法 启发式学习算法 时间序列
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