铁路集装箱运量组合预测方法研究

• 作者: 朱昌锋
• 来源期刊: 兰州交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路 集装箱 运量预测 神经网络 集对聚类分析
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 141-144
• 分类号: U291.1
• 字数: 2725字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4373.2010.06.034

摘要

根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于集对聚类预测和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法,该方法将集对聚类预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法,最后以实例分析了该模型的可行性和科学性.实例分析表明:集对聚类分析预测的最大误差为10.52%,而组合模型的预测误差最大为8.72%,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱昌锋	兰州交通大学交通运输学院	71	438	12.0	16.0