关于铁路货运量预测研究.pdf

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1、万方数据文章编号：1003-1421(2010)04-0086-04中图分类号：U294．1文献标识码：B关于铁路货运量预测研究黄勇，徐景昊(华东交通大学机电工程学院，江西南昌330013)色山路货运量作为货运市场体系中的重要统计指标，为铁∥＼路运输占有货运市场份额提供了重要的依据。因此，预测货运量发展趋势是制定铁路货物运输营销战略的前提和基础，对铁路货运组织的实施具有重要作用。1MGM(1，At)方法介绍应用多变量灰色模型(MGM(1，忉模型)，从系统的角度对影响铁路货运量的各变量进行描述。MGM(1，^D

2、模型是n元一阶常微分方程组，它是GM(1，1)模型在n元变量情况下的自然推广。多变量灰色预测模型建模步骤如下。(1)灰关联分析【2】，选取重要因子。设参考数列变量为xo(k)，比较数列变量x，(幼O为变量，．。一．。．．．．．．．．k为时间)，IIxo(k)和Xl(助的灰关联系数茧(助如下：摘要：采用灰色关联分析方法选取‘影响铁路货运量变化的宏观影响因磊(助：—miTnm—i—nx—o(—k)丁-x—,(k—)+—P—ra—in_丁ra—in—xo—(k)_-广x,(k)(1)素，运用多变量灰色MGM(1，4

3、)模型预lxo(k)一而(助

4、+pm；axm。axlxo(k)一“助l一测未来4年铁路货运量，预测结果通式中：P称为分辨系数，一般取o．5。过后验差检验，精度较好。x。(后)与x，(七)间灰关联度为：关键词：灰色关联分析；MGM(1，棚；，三预溺ln。i白专【"(2)(2)对原始数歹慨P’(七)进行数据处理，生成一阶累加数lRl"gdE；4期万方数据关于铁路货运量预测研究黄勇等列z∥(七)。铲∞为原始序列，《D∞为相应一次累加序列。Xi(1’(幼=荟0。’(／)(3)d蟛)／斫=aflXl(1L。嗽‘1)+⋯

5、+6对1)+岛(4)式中：j=l，2，⋯，疗x(O’(助=@l‘∞(功，X2∞’(助，⋯，0∞(动)Tj01’(动=@l‘1’(动，娩o’(助，⋯，01’(助)T彳：f_三：：：：三二1，口：c6。，6：，⋯，6。，T，■1’(力=∥‘■1’(O)吲以(一LD·B(6)矿可+荟。镢!)f‘(7)zj。’(助=砉≥W1’(助+彩¨(k--1))+b，(8)■1’(惫户∥即1Ⅺ1’(1M-1∥俨1L力·B，k=l，2，⋯，，lQo)^^hj00’(七)=j01)(助—_一”(后一1)，七=2，3，⋯，胛(11)当

6、疗=l时，MGM(1，忉模型退化为GM(1，1)模型，当B=0时，MGM(1，加为刀个GM(1，忉模型的组合‘11。2影响因素的选择铁路集装箱运量与相关因素的皮尔逊(PEARSON)相关系数影响铁路货运量的因素有：国内生产总值、公路和水路集装箱运输量、农业和工业总产值、社会固定资产投资额、进出口贸易总额、人均国内生产总值等指标p】。综合考虑宏观因素的影响，并对其进行选择(见表1)，计算灰色关联过程。预测铁路货运量，主要选取关联度尺在0．85以上的影响因素，分别为铁路货物周转量、水路与公路货运量之和、GDP总值

7、。3预测结果将铁路货运量、铁路货物周转量、水路与公．路货运量之和、GDP总值等4组数据做MGM(1，4)预测，利用MATLAB编写程序，预测未来4年的运量，结果如表2所示。记口尸(口n，口吐，⋯，ain,br)T，i21，2，⋯，疗，由最小4预测结果后验差检验二乘法得到a，的辩识值an：每瞻。，乏，⋯，乞，占，】T-(r盯口写，i=l，2，⋯，行。(9)其中：￡=÷眙。(1)(2)h。(1)(1)】⋯虿1【科1)(2)+01’(1)】1÷【。。t1)(3)h。t1)(2)】⋯÷[(ot’(3)+01)(2)】

8、1÷眙。ctb纛。c-，(胪1)】⋯÷【(。-，(厶+。·)(，扩1)】1毕：“∞(2)，妒’(3)，⋯，妒’(m))T则得到4和B的辩识值矩阵彳和矩阵B。(5)MGM(1，^D模型的计算值为：第32燃国第卷第4期一对残差分布的统计特性进行检验，即按照残差的概率分布进行检验，属统计检验。设原始数列平均值为j，标准差为蜀，残差数列为g(助，平均值为否，标准差为岛，则后验差比值c和小误差概率p可表示为：c=S2}sL蚴p印{Id助—百I

9、表5，可见预测精度好，通过检验。经计算，P对应铁路货运量，铁路货运周转量、水路与公路货运量和GDP总值的值均为1，而c对应的值分别为0．059、0．075、0．061、0．078，可知预测精度好，通过检验。万方数据表，影响铁路货运量的宏观因素关于铁路货运量预测研究黄勇等铁路货铁路货物水路与公路GDI'／fL元进出口铁路行业铁路年份运量周转量货运量之和贸易总额就业人员营业里程／万t／(fLt·km)／