10.3969/j.issn.1007-7375.2012.04.001
基于组合预测模型的铁路集装箱运量预测
为了克服单项预测模型的单一性和片面性等缺点,本文应用组合预测模型对铁路集装箱运量进行预测,以提高预测的准确性.通过对运量的历史数据分别采用多项式曲线模型和灰色预测模型建立单项预测模型,再利用径向基神经网络对两个单项预测模型的结果进行组合预测.研究结果表明,相比于两单项预测方法,组合预测方法所得运量的相对误差分别提高了3.19％和12.76％.最后,应用马尔科夫链模型对组合预测的结果进行分析和修正,增加预测结果的可靠性.
铁路集装箱、预测、径向基神经网络、马尔科夫链
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U294.1+3(铁路运输管理工程)
国家自然科学基金资助项目51175442;中央高校基本科研业务费专项资金专题研究资助项目2010ZT03;高等学校博士学科点资助项目200806131014
2013-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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