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基于灰色理论与智能算法的铁路客运量预测组合模型研究
| 论文题名： | 基于灰色理论与智能算法的铁路客运量预测组合模型研究 |
| 关键词： | 城际铁路;客运量预测;组合模型;灰色理论;BP神经网络;遗传算法 |
| 摘要： | 现如今，我国现代化建设快速发展，铁路路网随着国民经济、生产力布局、产业结构以及交通运输的合理分工而逐渐发展起来。城际铁路作为城市的综合交通运输体系，对城市产业经济的发展，形象的总体提升起到极大的推进作用。然而，科学合理的对客流量进行预测是城际铁路建设项目立项、方案研究的重点工作，也是考核设计经济合理性的标志之一，对国家确定建设项目起着极其重要的作用。因此，探索符合城际铁路客流量数据的预测模型并提高预测的精度已成为学术界一种需要深入研究的课题。 基于上述背景，本文在前人研究的基础上，针对客流量数据复杂多变性的特点，选取新建兰州至中川城际铁路为研究对象，提出了灰色理论与智能算法相结合的新的组合预测研究方法。首先，通过灰色关联法分析影响兰州站至中川机场该段线路客流量与变化因素之间关系，选取客流量的主要影响因素，并调查铁路沿线交通分布情况，收集各年的车流量数据资料；接着介绍了灰色理论中的GM(1，1)模型和遗传算法优化神经网络模型的理论基础和建模原理，并分别构建了时间序列灰色 GM(1，1)模型、客流量影响因素的非线性 GA-BP模型；然后，为了避免单一预测模型预测结果的片面性，又将GM(1，1)模型与GA-BP模型有机的结合起来，二者互相取长补短，开辟了一种新的客运量数据研究方法，即GM(1，1)模型和GA-BP模型的串联、并联、嵌入式组合三种组合模型，并将单一模型与组合模型分别应用于兰州站至中川机场的城际铁路沿线客流量进行科学合理预测；随后通过均方误差（MSE）、归一化均方误差（NMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、R值等评价指标将三种不同的组合方式预测结果及两个单一模型的预测结果进行了定量的比较，根据模型的数据分析得出组合模型的预测精度较高于单项预测模型。同时在三种组合模型中，得出嵌入式组合模型表现出最佳的预测效果，充分考虑了客流量数据线性与非线性特征，具有更好的预测性能；最后再通过调查收集兰州至中川公路旅客票价和《旅客出行意愿调查表》，从旅客出行费用、时间价值等方面出发，运用Logit基本模型，得出铁路客流分担率，巧妙的将兰州至中川铁路沿线交通公路客流量数据转换为新修建的城际铁路客流量。 因此，在本研究中根据实例验证可以得出，嵌入式组合模型相比较单一模型而言，对客流量进行预测的可行性应用价值较高，为铁路制定科学合理的运营策略提供了可靠的依据。 |
| 作者： | 冯冰玉 |
| 专业： | 土木工程建造与管理 |
| 导师： | 鲍学英 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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