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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张仙 戴家佳 余奇迪
我国铁路货运量易受天气、节日和市场需求等众多因素的影响,使得铁路货运量具有周期性和波动性,预测难度高。本文综合考虑铁路货运量序列线性和非线性特征,建立SARIMAPSO-ELM组合模型以提升预测的精度。首先使用SARIMA模型对我国铁路货运量序列进行预测,其次对SARIMA模型预测的残差建立PSO (粒子群优化)算法优化的ELM (极限学习机)预测模型,最后将两模型的预测值相加得到SARIMA-PSO-ELM组合模型的预测结果。组合模型预测的平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别是0.0129、0.35%,相较于SARIMA和PSO-ELM两种模型其预测精度更高。
[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] 工业技术经济
[作者]
戚铭尧 杨坤河 缪立新
现有货运量预测模型大多未考虑货运交通成本及与之相关的政策因素的影响,导致许多货运量预测结果与实际值偏差较大,对诱增货运量预测不足。本文回顾了现有货运预测模型,并简要分析其优劣和适用范围,进而提出基于可计算一般均衡(CGE)的货运量预测模型。利用该模型对重庆市的货运量进行预测模拟,并与其它模型进行比较,结果表明本模型具有更好的预测效果。
[期刊] 物流技术
[作者]
张福玲
介绍了GM(1,1)模型的原理及运算过程,根据陕西省2007-2013年的货运量统计数据,建立GM(1,1)模型,用数值实证了模型的有效性,并据此对陕西省未来几年的货运量进行了预测。
关键词：
货运量 GM(1,1)模型 预测 陕西
[期刊] 物流技术
[作者]
刘喜明
采用定性分析方法确定物流货运量的影响因素,基于线性回归方法建立数学模型。采集延安市货运量相关数据,根据2001-2008年数据确定模糊回归系数A,对2009-2012年公路物流货运量进行计算,并采用实际数据与其他三种预测方法进行验证。结果表明:线性回归数学模型对物流货运量进行预测精确度高,误差较小。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴婷 肖健华
文章针对交通货运发展呈现出的高度的非线性、耦合性和时变性,提出了基于支持向量机的货运量智能预测方法。介绍了核方法在处理非线性、不确定性和不精确性数据上存在的优势,并在此基础上,建立了基于支持向量回归货运量智能预测模型。以我国近年来的交通货运量作为应用对象,验证了基于该模型的有效性。
关键词：
核方法 支持向量回归 预测 交通货运量
[期刊] 物流技术
[作者]
张旭宁
针对铁路商品汽车月度运量时间序列呈现非平稳、季节性波动等特征，结合经验模态分解（EMD）方法建立了一种新的SARIMA时间序列预测模型。首先利用EMD将时间序列分解成多个相互独立且相互平稳的分量。然后分别对各个分量建立相对应的SARIMA时间序列模型，去除噪声分量。最后进行数据重构，将重构后的数据再进行SARIMA建模，以实现铁路商品汽车月度运量预测。预测结果显示，建立的EMD-SARIMA模型有着很高的预测精度，能够学习获取时间序列铁路商品汽车月度运量的成长过程及发展趋势，挖掘其周期性变化规律，为解决铁路商品汽车物流高质量发展过程中面临的问题起到重要的参考作用。
[期刊] 物流技术
[作者]
丁涛 胡裕 王丽铮 金雁
为了对乌江干流货运量及货运结构进行准确预测，首先采用产销平衡分析的方法，对乌江干流腹地的主要货种产量和待运量进行预测，然后根据乌江货运量占贵州省货物水运量的比重基本稳定的预测思路，建立组合预测模型对乌江水运量进行预测，得到预测通过能力下的乌江干流货运量和货物结构。预测结果表明，乌江航道必须考虑翻坝运输才能解决乌江航道上通航设施通过能力不足的瓶颈问题。
[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]
詹斌 吕腊梅 黄馨
由于仅采用单一模型进行预测很难得到有效的预测结果，为了充分利用各种预测方法所提供的信息，规避单一模型的局限性，尽可能科学有效地预测公路货运量，在多元线性回归模型、二次指数平滑法以及ＧＭ（１，１）模型这三种单一模型的基础上，建立基于熵权法确定权重的组合预测模型。实证结果表明，与单一的预测方法相比，组合预测模型能够降低单一模型的预测风险，减少预测的系统误差，提高预测精度，具有较好的实用价值。
关键词：
公路货运量 熵权法 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
张鹏 樊重俊 方丁 冉祥来
机场货运量一直是机场各种数据预测中最难以预测的一种。该数据预测结果的准确性直接影响到机场高层决策者决策的效果,对管理者日常经营活动的安排也至关重要。文章将广泛应用于金融风险管理中的VaR方法,引入到非金融领域,以上海机场为应用背景,对机场货运量波动情况分析预测问题进行了讨论。使用GARCH模型对机场货运量数据波动性进行检验。将计算所得的VaR值与利用ARMA模型计算出的预测值相结合得出机场货运量的最大波动预测区间。经过采用配对样本差异性t检验过程对机场货运量的真实值和预测值进行检验,得出货运量的预测值与真实值不存在显著性差异,说明采用本方法得出的预测结果合理可靠。
关键词：
风险价值 货运量 机场 GARCH
[期刊] 物流技术
[作者]
高洪波 马素萍
为了科学、准确地预测铁路货运量,首先基于分形插值理论,研究了铁路货运量动态变化的拟合仿真模型,探讨得出了基于分形插值的具有外推功能的铁路货运量预测方法。其次通过一个实例,进一步验证了铁路货运量变化具有较好的分形特征。最后,基于分形插值对铁路货运量进行了拟合仿真并对未来时间点铁路货运量进行了预测。实证分析表明,采用这种方法构建的铁路货运量拟合仿真模型及外推预测方法能较好地描述铁路货运量变化的分形性特征,具有便于编程、符合客观实际、与实际铁路货运量吻合度高等优点。
关键词：
分形插值 铁路货运量 拟合仿真 预测
[期刊] 工业工程
[作者]
林炳焜 程文明 于兰峰
为了克服单项预测模型的单一性和片面性等缺点,本文应用组合预测模型对铁路集装箱运量进行预测,以提高预测的准确性。通过对运量的历史数据分别采用多项式曲线模型和灰色预测模型建立单项预测模型,再利用径向基神经网络对两个单项预测模型的结果进行组合预测。研究结果表明,相比于两单项预测方法,组合预测方法所得运量的相对误差分别提高了3.19%和12.76%。最后,应用马尔科夫链模型对组合预测的结果进行分析和修正,增加预测结果的可靠性。
[期刊] 物流技术
[作者]
李秀兰 刘广智
利用灰色系统理论方法对辽宁省货运量进行预测。首先对辽宁省货运量进行概况分析,并建立灰色GM(1,1)模型得到预测函数,同时将模拟的预测数据与真实数据进行对比,以确保预测模型的真实可信性。最后对未来几年辽宁省货运量进行预测,得到预测数值并加以分析。
[期刊] 物流技术
[作者]
曹艳国 吴凤平
公路货运量预测是公路货运管理和决策的一个重要前提,在二次曲线模型和一元线性回归模型的基础上,以预测有效度确定了组合预测模型的权重,并采用了五个误差指标评价了单项预测模型和组合预测模型,最后得出组合预测方法合理有效的结论。
关键词：
公路货运量 组合预测 误差指标
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