铁路客运量相关论文
对于铁路客运量预测的准确度问题，本研究提出了基于粒子群（PSO）优化最小二乘支持向量机（LS-SVM）重要参数的方法。以1995—2013年的铁路......
为了了解以及详细掌握铁路客运量的变化趋势，采用时间序列中自回归差分移动平均模型（ARMA），介绍如何通过ARMA模型对铁路客运量进行定量......
铁路客运量预测是编制客运发展规划、统筹客运设备资源配置、提高客运服务水平的关键。为提高铁路客运量预测精度，针对马尔科夫模型......
为提高铁路客运量的预测精度，对组合预测模型的权重分配方法及组合方式的预测效果进行研究。综合考虑预测误差及其均方差的影响，构建......
现实生活中往往存在许多不确定性的事情,但是人们对于未来会发生的事情及各种情形需要有一定的准备,即“未雨绸缪”。人们需要对未......
基于新冠肺炎疫情等突发事件对人们日常生活出行的影响,结合X-13ARIMA-SEATS季节调整模型的自动识别最优ARIMA模型和检测突发事件......
铁路客运量能够反应所在省市的人口流动量,是铁路经济效益计算的重要基础.本文将传统的灰色预测GM(1,1)模型与马尔可夫链状态转移......
随着中国经济的飞速发展,城市间的联系变得愈加密切,我国进入客运线路大规模投资建设时期,大型铁路尤其是高速铁路的建成运营,有效......
铁路承担了我国大部分的长途物资运输和中长途旅客运输,是我国综合交通运输体系的骨干和主要交通方式之一。自2004年实施《中长期......
伴随着中国经济的迅速发展,人民生活水平的不断提高,我国铁路事业也取得了空前的发展和繁荣,但仍面临着挑战.如何令铁路的运输能力......
在现代交通运输中,铁路运输的地位很高,通过建立小波神经网络模型,对客运量做出预测。首先将原始数据通过小波去噪,然后进行归一化......
提高我国铁路客运量的预测精度有利于国家对交通进行规划和管理。选取2010年1月至2019年12月铁路客运量的月度数据,建立SARIMA和RB......
交通量预测在交通工程建设的前期工作中处于十分重要的地位,运量预测结果是决策项目建设必要性、建设方案、建设规模、建设标准的......
铁路客运量是反应铁路客运发展水平的最重要指标之一,为了降低传统预测结果误差带来的决策风险,分析影响铁路客运量量的主要因素,......
道路客运在中国综合旅客运输体系中一直占有着主导地位,随着"十二五"经济增长和与之相伴的城市化进程加速,中国道路旅客运输将迎来......
对铁路客运量实时准确的预测与分析是铁路部门进行相关决策和判断的重要依据.运用灰色动态GM(1,1)模型,对武昌车站2000-2005年的客......
随着生活水平提高,铁路客运量的预测也越来越重要,铁路客运量数据非线性且非平稳,预测难度较大。为了使预测的结果更加准确,将经验......
铁路客运量是铁路建设的主要依据来源,它直接影响铁路建设的经济效益和资源配置。传统的铁路客运量的预测方法是基于专家估计或线......
将铁路客运量预测分为运量趋势预测和运量波动预测,分别采用灰色GM(1,1)模型和马尔柯夫过程进行预测,并将两者结合形成灰色马尔柯......
一、内蒙古中西部客流变化趋势及市场需求变化情况分析 (一)客流结构变化情况 内蒙古自治区经济社会的快速发展促进了客......
本课题是根据1975年到2012年的国家铁路客运量，运用Eviews软件，采用时间序列模型[1]的方法，将原非平稳序列经差分后转变为平稳序列，再......
铁路客运量的剧增给铁路的安全运输生产提出了更高的要求,不断增加的高技术装备使得电气系统发生火险的可能性在不断增大,旅客列车......
通过对1997-2012年铁路客运量的影响因素进行分析，建立偏最小二乘回归模型，并用实际的铁路客运量与预测值进行比较，检验出模型的预测......
以2004—2016年西宁市既有线铁路客运量及其他相关统计数据为基础样本数据,建立西宁市铁路客运量多元线性回归预测模型,预测人口总......
介绍BP神经网络预测模型的优点及不足，提出运用主成分分析法、灰色关联分析法对BP神经网络结构进行优化，同时运用自适应遗传算法对神......
【摘要】本文首先阐述了航空客运量预测的发展现状，分析了民航客运量与铁路客运量、国民经济总体水平、城镇居民消费水平之间的关系......
选取河南省2000~2016年旅游业与铁路建设的代表性指标数据,运用VAR模型对河南省旅游业与铁路建设的长期作用关系进行综合评价。结......
研究铁路客运量的优化管理,可以为国家资源分配提供依据,铁路客运量预测对铁路企业的经营决策也有着良好的指导意义,针对传统RBF神......
铁路客运能够有效解决大流量旅客运输问题,对未来客流量的掌握能够促进铁路部门进行合理的资源分配和调整,以达到控制成本扩展收益......
依据季节调整思想和X-13A-S模型理论,以传统的SARIMA模型对2000年1月—2016年7月观测值进行建模,预测2016年8—12月铁路客运量,同......
采用遗传算法对GM(1,1)预测模型进行优化以期提高铁路客运量预测模型精度。首先运用传统最小二乘算法对GM(1,1)预测模型的发展系数......
科学准确地预测铁路客运量是制定铁路网规划的基础。以全国铁路客运量的历史数据为基础,采用灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型进......
为了对我国铁路客运量进行定量分析,利用多元回归线性回归分析方法对铁路客运量的变化趋势及成因建立多元回归模型,并从年份、国内......
对全国铁路客运量进行高效精确地预测，对铁路部门发展有极其重要的战略意义，选取1997-2017年全国铁路客运量数据，采用时间序列ARIMA模......
2015年国庆黄金周,全国铁路圆满完成了各项运输任务,运输安全保持基本稳定,单日旅客发送量和总客运量均刷新历史纪录,运输秩序平稳......
为给铁路运输部门规划设计提供科学准确的短期铁路预测客运量,以2005—2018年铁路月客运量为基础,根据其增长趋势和周期性变化规律......
<正>一、北京市区铁路客运量的增长规律和客运设备能力的紧张情况1、近20年来客运量增长的数量和幅度北京市是祖国的首都，是全国政......
2008年2月21日上午，铁道部有关负责人一行从北京南站出发，乘坐动车组试验列车到达天津站，考察京津城际铁路时速试验进展。北京、天津......
季节时间序列有时不止有一个季节周期,比如以小时计的数据,24小时可以是一个季节周期,同时,一周可以是一个季节周期。为解决传统模......
该文主要通过对我国2000年到2008年公路客运量的发展状况与国民经济的发展、公路总长、铁路客运量之间的关系进行多因素实证分析。......
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......
运用多元线性回归分析方法,使用SPSS软件对影响铁路客运量的因素进行分析。在当前研究成果的基础上,建立了以铁路客运量为因变量,......
为了提高铁路客运量现有预测方法的预测能力,用训练样本与测试样本间的马氏距离对惩罚因子进行加权,对传统的支持向量回归机(SVR)......
在分析铁路客运量数据的时空复杂性特征的基础上,以铁路假日运输管理系统中春运期间的客运量数据为依据,采用BP神经网络的数据挖掘......
针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用ε支持向量回归机(-εSVR)对铁路客运量时间序列进行预测。分析-εSVR原理,对1980—1998年......
基于2002年1月—2008年6月铁路客运量数据,建立了铁路客运量的最小二乘支持向量机预测模型.实验表明,最小二乘支持向量机适合铁路......
