基于FPSO灰色Verhulst模型的铁路货运量预测

• 作者: 贺政纲 黄娟
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路货运量预测 粒子群算法 灰色Verhulst模型 Fourier序列 FPSO灰色Verhulst模型
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 铁道运输
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: U294.13
• 字数: 5218字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2018.08.001

摘要

为提高灰色Verhulst模型的预测精度,采用粒子群算法对灰色Verhulst模型的参数值进行优化,利用滑动窗对原始数据序列进行动态更新,使用Fourier序列修正模型的误差,提出FPSO灰色Verhulst模型预测铁路货运量的方法.以平均绝对误差、均方根误差、平均相对误差为评价指标,采用传统灰色Verhulst模型、GM(1,1)、径向基神经网络、FPSO灰色Verhulst模型分别对具有增长趋势、摆动发展以及交叉发展趋势的铁路货运量进行预测.结果表明,FPSO灰色Verhulst模型能更好地反映铁路运输过程中的突变因素,是一种减少误差、充分利用新生数据、提高预测精度的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺政纲	西南交通大学交通运输与物流学院	60	510	11.0	19.0
2	黄娟	西南交通大学交通运输与物流学院	5	25	3.0	5.0