基于svm和rbf神经网络的铁路货运市场预警方法研究

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1、恥交道乂肇麵BEIJINGJIAOTONGUNIVERSITY硕±学位论文3-ftft,i^iifl基于SVM和RBF神经瞧的铁路货运市场预警方法硏作者姓名程玲燕学科专业交通运输删与管理——誦师何世伟龍I;!院系交通运输学院-姬許置)*R巧—―谓非:龙;:如乂攀硕±学位论文基于SVM和RBF神经网络的铁路货运市场预警方法研究Stud0打也eEarlWarninMe化odof民ailwaFreihtMarketyygygBasedonSVMandRBF

2、NeuralNetwork作者:程玲燕导师:何世伟北京交通大学2016年3月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可W将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,提供阅览服务,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编W供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。学校可W为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:导师签名;C材中^円签

3、字円期;签字円期:年^月:年月^:4:学校代码1000密级公开北京交通大学硕±学位论文基于SVM和RBF神经网络的铁路货运市场预警方法研究StudyontheEarlWarninMethodofRailwareitMarketygyFghBasedonSVMandRBFNeuralNetwork作者姓名:程玲燕学号:13120824导师姓名:何世伟职称:教授学位类别:王学学位级别;硕:t:学科专业交通运输规划与管理研究方向:运输组织现代化北京交通大学2016年3月

4、I致谢本论文写作从准备到完成经历半年多时间,这期间最要感谢我的导师何世伟教授,从论文选题到文章结构及章节细节指出很多不足之处,给予了很多宝贵建议,使本人的毕业论文能够顺利完成。何老师广博的知识面令我钦佩,对我论文方向上的指导点拨更是让我受益匪浅,少走了很多弯路,使我对论文涉及到的理论知识有了更深的理解。同时感谢师母宋瑞教授,她对我们的关怀与教导使我感受到慈母般的关怀。感谢一同度过研究生近三年的研究生同学;遠红兵、刘洋、刘欣萌和寇春歌。特别感谢逐红兵同学在我论文写作中给予的非常大的帮助;感谢刘洋在我找工作之际不断的鼓励与

5、关怀;感谢刘欣萌和寇春歌作为女生同盟的美好情谊。感谢黎浩东老师对我论文的督促并提出整改意见;感谢周康师兄和殷巧川同学对我论文提出的实质性的建议一;感谢孙杨师兄对我论文结构、细节的把握与建议,直鼓励我耐也与坚持感谢师口的师兄师姐师弟师妹们,;是你们让我在大大的师口里感受到时时刻刻的暖意。一感谢我的家人直W来对我的包容和支持,,是他们的爱时刻围绕着我陪伴一我走过研究生时光。我的父亲在工作上直给我极大的自由与空间,满怀不舍却一只在每。也祝刚满9个月的外甥女羊羊快乐成长通电话里跟我说身体最重要。感谢我的擎友张雪玉,,、朱晓嫣和孔顺

6、雨陪伴我走过最艰难最焦虑的时光,却胜似兄姐各种方式的关也我、帮助我,不是兄姐。感谢我的舍友段蕴枯,小小宿舍使我们相亲相爱,相护相持。最后,向百忙之中审阅本文的老师们表示诚擎的感谢!北京交逝大学硕±学位论文摘耍摘要近年來,国家宏观经济增速放缓,经济结构调整、产业转型升级、节能减排力度不断加大,煤炭、矿石、钢铁等大宗物资的全社会运输需求总量持续下滑,大宗货源明显减少。自2013年W来,铁路货运量下滑明显,铁路货运市场形势严峻己是不争的事实。在此情形下本文通过对我国铁路货运市场现状及影响因素的分析,在借鉴国内外研究成果的基础上

7、,提出了经济新常态下的铁路货运市场预警方法,对货运市场发展态势进行综合评价与预警。旨在为铁路货运市场预警提供一个新思路和科学方法。首先,论文定义了铁路货运市场预警涵义,并确定了明确警义、分析警情、探索譬源、预报警度、排警调控的基本流程。继而对铁路货运预警方法与预警模型的基本理论进行了分析,选取综合模拟法作为铁路货运市场警情警度的判定方法;采用模型预警法构建铁路货运市场预警模型。接着,论文就构建铁路货运市场预警指标体系进行了重点研究。在现有学者的研究基础上,提出41个备选指标集,继而通过灰色关联度方法对指标的关联度""--进

8、行计算,筛选出其中31个指标,并结合压力状态响应(P

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