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基于Rough Set与灰色理论的公路货运量预测研究
| 论文题名： | 基于Rough Set与灰色理论的公路货运量预测研究 |
| 关键词： | 公路货运量;预测模型;粗糙集理论;灰色变权聚类;Rough Set理论 |
| 摘要： | 世界经济发展已经进入全新时期，全球化经济正在日益向前推进，各经济体之间相互融合，相互影响。全球经济赖以生存的全球物流网络正在逐步建设，不断完善。我国正在组建快速、高效、全面的物流网络。目前我国已基本建设完成多形式、多渠道、全方位的交通运输物流网，这个运输物流网包括公路物流、铁路物流、水运物流、远洋物流和管道物流等多种物流运输方式，其中公路物流以其机动灵活、快速高效、运量大的优势成为物流网络中的主力军。国家在公路建设投资的控制和公路发展战略的制定中需要充分考虑公路带来的效益，公路效益来自公路运输，公路运输需要公路货运量的支撑，准确的预测结果对指导未来公路建设布局、未来经济发展有重要的意义。 基于上述背景和目的，本文主要研究的问题是运用Rough Set理论和灰色理论相结合的方法分析、预测公路货运量。首先，本文在国内外研究现状的基础上，充分分析了公路货运量预测模型的特点，结合这些特点进行了相关理论知识的学习，为本文预测模型的选择奠定基础;其次，从宏观和微观两个方面对公路货运量的影响因素进行说明，建立较为完善的指标体系，运用灰色变权聚类和Rough Set理论进行影响因素的分析，根据获取规则预测公路货运量。具体来说，对指标进行数据统计，生成信息表，利用灰色变权聚类方法判别频率权，将信息表、公路货运量增长率、频率权结合生成决策表，利用Rough Set理论对决策表进行分析，提取规则，运用规则对公路货运量的增长率进行预测;接着，对传统灰色Verhulst模型进行改进，得到无偏灰色Verhulst模型。模型改进过程中运用到的思想为无偏GM(1，1)模型直接建模法，采取的方法为对原始序列作倒数生成，运用新生成的序列建立模型，并对传统灰色Verhulst模型和无偏灰色Verhulst模型自身误差进行分析;最后，通过实例验证说明模型改进方法的可行性以及改进后模型预测公路货运量的适用性。实例为兰州至中川2009-2015年公路货运量的模拟预测，分别运用GM(1，1)、传统灰色Verhulst模型、无偏灰色Verhulst模型三种模型进行对比分析。 本论文的结论主要包括两方面:一方面，运用优势粗糙集理论对决策表进行约简、提取规则，预测公路货运量;另一方面，无偏灰色Verhulst模型消除自身固有的偏差，提高公路货运量的预测精度，说明改进后模型的可行性与适用性。 |
| 作者： | 安永娥 |
| 专业： | 建筑与土木工程 |
| 导师： | 鲍学英;裴先科 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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