基于優(yōu)化灰色馬爾科夫鏈模型的鐵路客流量預(yù)測方法研究

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1、分類號U491單位代碼10618密級學(xué)號2120950058專業(yè)碩士學(xué)位論文基于優(yōu)化灰色馬爾科夫鏈模型的鐵路客流量預(yù)測方法研究研究生姓名：樊冬雪導(dǎo)師姓名及職稱：梁喜副教授申請專業(yè)學(xué)位類別工程碩士學(xué)位授予單位重慶交通大學(xué)論文提交日期2015年4月20日專業(yè)領(lǐng)域名稱交通運(yùn)輸工程論文答辯日期2015年6月3日2015年6月10日StudyofRailwayPassengerVolumeForecastMethodbasedonOptimizationofGrayMarkovchainmodelADissertationSubmittedfortheD

2、egreeofMasterCandidate：FanDongxueSupervisor：Pro.LiangxiChongqingJiaotongUniversity,Chongqing,China重慶交通大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中己經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包當(dāng)任何爲(wèi)他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫巧的作品成果。對本文的研究敞出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中明確方式標(biāo)明。。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)■學(xué)位論文作者簽名；聲純日

3、期：年月曰（＾ｆ重慶交通大學(xué)學(xué)位論文化權(quán)使巧授權(quán)書、本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版。，允許論文被查閱和借閱本人授權(quán)重慶交通大學(xué)可將本學(xué)位論文的全部內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可切采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。同時授權(quán)中國科學(xué)技術(shù)信息硏究所將本人學(xué)位論文收錄到《中國學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》，并進(jìn)行＇信息服務(wù)（包巧但不限于匯編、復(fù)制、發(fā)行、信息網(wǎng)絡(luò)傳播等），同時本人保留在其他媒體發(fā)表論文的權(quán)利。學(xué)位論文作者籍名：錢

4、＾指導(dǎo)教師簽名：曰期；２＾年月曰期：月曰；＾少八如，產(chǎn)６３本人同意將本學(xué)位論文提交至中國學(xué)術(shù)期刊（光盎版）電子雜志社ＣＮＫＩ系列數(shù)據(jù)庫中全文發(fā)布，并按《中國優(yōu)秀博碩±學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫出版章程》規(guī)定享受相關(guān)權(quán)益。學(xué)位論文作者簽名：指導(dǎo)教師簽名；曰期：興岐年含月日曰期；如年６月曰ｙ文７摘要隨著現(xiàn)代化建設(shè)的不斷推進(jìn)，我國的鐵路事業(yè)也得到了飛速發(fā)展。目前還有許多在建和即將陸續(xù)開工的鐵路項目，如何確定這些鐵路項目的建設(shè)規(guī)模，使其既能有效的疏散旅客又不造成運(yùn)能浪費，這是鐵路建設(shè)項目前期工作的重點。而準(zhǔn)確的進(jìn)行客流量預(yù)測是

5、解決這個問題的關(guān)鍵，鐵路系統(tǒng)建設(shè)運(yùn)營規(guī)模的確定，往往依據(jù)于客流量預(yù)測的結(jié)果，而預(yù)測方法的選擇是決定最終預(yù)測水平的關(guān)鍵。本文首先簡要介紹了中國鐵路的歷史、現(xiàn)狀以及未來的發(fā)展趨勢，并說明了鐵路客流量預(yù)測的重要性以及對整個鐵路系統(tǒng)的意義。接著簡要闡述了目前客流量預(yù)測所用的主要預(yù)測方法，并對各種方法做出了評論。發(fā)現(xiàn)雖然鐵路客流量預(yù)測方法很多，但是大多數(shù)的方法都存在著一些局限性。因此有必要尋找一種既科學(xué)又相對簡便的方法對鐵路客流量進(jìn)行預(yù)測。通過對鐵路客流量特點及其數(shù)據(jù)的分析研究，發(fā)現(xiàn)鐵路系統(tǒng)受自然條件和社會條件等多種因素影響，并且數(shù)據(jù)的波動性較大。根據(jù)這

6、些特點，本文選擇利用計算過程相對簡單的灰色模型與馬爾科夫鏈模型相結(jié)合的方式，對鐵路客流量進(jìn)行預(yù)測。但是目前利用灰色馬爾科夫鏈模型對鐵路客流量進(jìn)行預(yù)測時，并沒有考慮到該模型本身還存在的一些缺陷。本文提出了傳統(tǒng)灰色馬爾科夫鏈模型的兩點不足：一是灰色模型在對指數(shù)序列進(jìn)行擬合時存在較大偏差；二是馬爾科夫鏈模型在對灰區(qū)間進(jìn)行白化時，在白化系數(shù)的選擇上存在缺陷。本文針對以上兩點不足，首先通過建立無偏灰色模型來修正傳統(tǒng)灰色模型的固有偏差，然后又利用粒子群算法來計算最優(yōu)的白化系數(shù)值。形成了一種新的預(yù)測精度更高的模型---粒子群無偏灰色馬爾科夫鏈模型。通過計算表

7、明，粒子群無偏灰色馬爾科夫鏈模型相比傳統(tǒng)的灰色馬爾科夫鏈模型，預(yù)測精度得到了提高。關(guān)鍵詞：無偏灰色模型，馬爾科夫鏈模型，粒子群算法，鐵路客流量預(yù)測IABSTRACTAlongwithourcountry'seconomycontinuedrapidgrowth,China'srailwayenterprisealsoobtainedtheleap-forwarddevelopment.Therearestillunderconstructionsandtherailwayconstructionprojectinsuccession.Howto

8、determinetheconstructionscaleoftherailwayproject,makingitscaneffectiveevacu