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我国铁路客运量的组合问题研究

作　者: 刘会芳
导　师: 梁小林
学　校: 长沙理工大学
专　业: 应用统计
关键词: 铁路客运量多元回归分析时间序列分析支持向量机组合预测
分类号: U293.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 23次
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内容摘要

随着我国经济的快速发展、人们生活水平的提高以及铁路建设的不断改进,人们的消费观念逐步发生了改变。旅行游览、探亲访友等活动逐渐成为人们生活中一个非常重要的组成部分,使得铁路客运量随着人们长途出行次数的增加而增加。如何科学地对铁路客运量进行预测,以有效地协助铁路部门制定铁路的宏观发展战略、控制和分配客流量、确保铁路运行通畅,具有非常重要的意义。基于上述背景,本文对我国铁路客运量预测展开了比较详细和深入的分析。首先提出我国铁路客运系统的发展背景,指明准确预测铁路客运量的重要意义。然后分析国内外研究学者对铁路客运量的研究状况以及总结预测铁路客运量的主要方法。接着介绍了应用于铁路客运量预测的三种单一预测方法：多元线性回归分析预测法、时间序列分析预测法以及支持向量机回归分析预测法。其中,多元线性回归分析方面,介绍了多元线性回归的原理及建模步骤；时间序列分析方面,先介绍了平稳时间序列的概念、性质以及建模步骤,然后介绍了求和自回归移动平均模型的实现过程；支持向量机回归分析方面,首先介绍支持向量分类机两种不同的情况即线性可分和线性不可分的情况,再提出支持向量机的回归函数。再接着提出了赋予三种方法不同权重的方差倒数法。最后利用三种方法对我国铁路客运量预测进行了实证分析,并将这三种方法的预测结果与组合预测的结果进行比较,得出了组合预测结果的精度要比单一方法预测的精度高的结论。

全文目录

中文摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-20
  1.1 选题背景及意义  10
  1.2 铁路客运量预测的发展状况  10-15
    1.2.1 国内外对客运量预测的研究现状  11-12
    1.2.2 国内外对客运量预测的研究方法  12-15
  1.3 铁路客运量的影响因素  15-17
  1.4 本文方法的选取  17
  1.5 本文的主要内容  17-18
  1.6 本文的主要结构  18-20
第二章应用于铁路客运量预测的方法  20-42
  2.1 多元线性回归分析预测法  20-23
    2.1.1 多元线性回归模型的原理  20-22
    2.1.2 回归分析模型建立的一般步骤  22-23
  2.2 时间序列分析预测法  23-34
    2.2.1 时间序列的统计学特征  24
    2.2.2 平稳时间序列常见的三种模型  24-26
    2.2.3 ARMA模型的建模过程  26-32
    2.2.4 ARIMA模型的实现过程  32-34
  2.3 支持向量机回归分析预测法  34-41
    2.3.1 支持向量机概述  34-35
    2.3.2 支持向量机分类器的模型分类  35-37
    2.3.3 常用的核函数  37-39
    2.3.4 支持向量回归机  39-41
  2.4 组合预测方法  41-42
    2.4.1 方差倒数法  41-42
第三章铁路客运量预测的实证研究  42-59
  3.1 多元线性回归模型的实证分析  42-48
  3.2 时间序列模型的实证分析  48-56
  3.3 支持向量回归机的实证分析  56-59
第四章组合预测模型的建立  59-62
第五章结语  62-64
  5.1 结论  62-63
  5.2 研究不足  63-64
参考文献  64-67
致谢  67

我国铁路客运量的组合问题研究

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