改进的货运量最优变权组合预测模型.pdf

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1、第8卷第3期铁道科学与工程学报Vol.8No.32011年6月JOURNALOFRAILWAYSCIENCEANDENGINEERINGJune2011改进的货运量最优变权组合预测模型*12谭司庭，史峰(1．中南大学物理科学与技术学院，湖南长沙410083;2．中南大学交通运输工程学院，湖南长沙410075)摘要:提出一种改进的变权组合预测模型，实现货运量的短期和长期预测。该方法采用多元线性回归、二次指数平滑法、灰色模型、指数曲线外推方法分别对货运量进行预测，设计一个多项式的系数矩阵，建立组合预测模型。为了保证组合模型长期预

2、测的稳定性，在进行长期预测时，在模型中增加了收敛条件。最后，通过引入松弛函数，避免求解方程时的病态，利用拉格朗日极值法求解该组合预测模型的系数矩阵，获得组合预测模型。根据长沙市1990年～2008年货运量的原始数据，采用该模型进行短期和长期预测，结果表明了该模型的有效性。关键词:货运量;组合预测;变权组合;收敛条件;拉格朗日极值法中图分类号:F252文献标志码:A文章编号:1672－7029(2011)02－0104－06Animprovedcombinedmodelbasedonoptimalvariableweightf

3、orpredictionoffreightvolumes12TANSi-ting，SHIFeng(1．SchoolofPhysicsScienceandTechnology，CentralSouthUniversity，Changsha410083，China;2．SchoolofTrafficandTransportationEngineering，CentralSouthUniversity，Changsha410075，China)Abstract:Animprovedcombinedmodelbasedonvaria

4、bleweightwasproposedtorealizeshorttermandlongtermpredictionoffreightvolumes．Freightvolumeswerefirstpredictedthroughmultiplelinearregression，quadraticexponentialsmoothing，graymodelandexponentialcurveextrapolationmethodrespectively，andthencoefficientmatrixwasdesigned

5、．Sowecanobtainthecombinedmodel．Aconvergenceconditionwasintegratedintothemod-elinordertoensurethestabilityoflong－termforecast．Atlast，relaxationfunctionwasintroducedtoavoidthesickofsolvingequations，Lagrangeoperatorwasemployedtosolvethecombinedmodeltoobtainthecoeffici

6、entmatrix，andsothecombinedforecastingmodelcanbesolved．AccordingtoChangshafrom1990to2008，freightvolumesoforiginaldataarepredictedthroughthemodelforshort－termandlong－term，andtheresultsshowthethemodelisvalid．Keywords:freightvolumes;combinationforecast;variableweightco

7、mbination;convergencecondition;lagrangeoptimizationmethod一个地区的货运量，是最重要的经济指标之效保障，是运输各级决策部门制定发展战略和规划一，直接表明了该地区的经济活跃程度。科学准确的重要依据。人们往往习惯用某个模型对货运量［1－2］地对货运量进行预测，是运输业持续健康发展的有进行预测，但这些方法由于各自的局限性，常*收稿日期:2011－03－31基金项目:国家自然科学基金资助项目(7077116)作者简介:谭司庭(1970－)，女，湖南长沙人，硕士，工程师，从事物流

8、系统规划与管理研究第3期谭司庭，等:改进的货运量最优变权组合预测模型105m常预测精度不高。为了综合利用现有的预测方法∑gi0=1所提供的信息，尽可能地提高预测精度，许多人采i=1(5)［3－4］{m用组合预测方法对货运量进行预测。J．M．∑gij=0，j=1，2，…，pBates和C．W