基于经济周期的铁路货运量神经网络预测研究.pdfVIP

第 32卷第 5期 铁 道 学 报 Vo1．32 NO．5 2010年 1O月 JOURNAI0FTHECHINA RAILW AY S0CIETY Clctober 2010 文章编号 ：1001-8360(2010)05—0001—06 基于经济周期的铁路货运量神经网络预测研究 郭玉华 ， 陈治亚 ， 冯芬玲 ， 畅 博 (1．中南大学 交通运输工程学院，湖南 长沙 410075；2．铁道部 运输局，北京 100844) 摘 要 ：针对现有铁路货运量预测方法存在较大突变性误差的问题 ，提 出经济周期阶段参数 的概念 ，将经济周期 量化后作为一个输入因素提供给神经 网络模 型，用 以学 习记忆经济波动情况 ，建立基于经济周期 的 Elman神经 网络预测模型，并以我 国 1992～2008年铁路货运量为实例对方法进行检验 ，与 BP神经网络预测结果进行对 比。 实例表 明，该方法有效减小突变性误差 ，预测精度较高，Elman神经网络在进行动态系统预测时效果更佳 。 关键词 ：铁路货运量预测 ；经济周期 ；经济周期阶段参数 ；自组织竞争神经网络 ；Elman神经网络 中图分类号 ：U294．13 文献标志码 ：A doi：10．3969／j．issn．1001-8360．2010．05．001 RailwayFreightVolumeForecastingofNeural Network Basedon Econom icCycles GUO Yu—hua ， CHEN Zhi—ya ， FENG Fen—ling ， CHANG Bo (1．SchoolofTrafficandTransportationEngineering，CentralSouthUniversity，Changsha410075，China 2．TransportationBureau，MinistrationofRailways，Beiiing100844，China) Abstract：Consideringtheunexpectederrorsofexistingrailway freightvolumeforecastingmethods，thecon～ ceptoftheeconomic——cycle——phasesparameterwasputforwardandintroducedintotheneuralnetworkmodelasa quantitativeinfluencefactorofeconomiccyclestostudyandremembertheeconomicfluctuationandtheElman neuralnetworkmodelbasedoneconomiccycleswasestablished．Theimprovedforecastingmodelwastestedby thedataoffreightvolumesfrom 1992 to2008and comparedwiththeBP neuralnetwork forecastingmode1． Theresultsshow thattheimprovedmethodreducesunexpectederrorsefficaciouslyand isofhigh forecasting precisionandtheElmanneuralnetwork ismoreeffectiveindynamicsystem forecasting． Keywords：railwayfreightvolumeforecasting；economiccycle；economic—cycle—phasesparameter；self-organi～ zingcompetitiveneuralnetwork；Elmanneuralnetwork 铁路货运量预测是根据铁路运输现状 的统计数