河南省铁路客运量组合预测与分析

组合预测是一种综合利用各单项预测方法所提供的信息的预测模型,它是提高预测精度的有效途径.为预测河南省2005、2006两年的铁路客运量(万人),先利用直线趋势预测法,预测出河南省2005、2006两年度的铁路客运量分别为5712.285,5912.817;然后再利用灰色预测法,预测出河南省2005、2006两年度的铁路客运量分别为 5888.52,6113.56;进而采用熵权法将直线趋势预测法和灰色预测法所得的预测结果,通过选取适当的权重进行加权平均,建立起组合预测模型,并预测出河南省1998-2006年的铁路客运量分别为5793.35,6005.16,而河南省2005、2006两年度的实际铁路客运量则分别为 5879,6465.最后,为比较上述3种预测方法的优与劣,通过分别精确计算3种预测模型下的预测精度,表明组合预测法取得了更好的预测效果.     

基于IOWA算子的税收收入的组合预测

针对1981~2012年我国税收收入的相关数据,采用回归模型、指数平滑预测和ARIMA模型三种单项预测方法进行建模预测.并结合组合预测理论,采用基于IOWA算子的组合预测模型进行预测.结果表明,基于诱导有序加权算术平均算子的组合预测模型的预测精度明显高于三种单项预测方法,说明了该方法用于税收收入预测的可行性和有效性,并采用5种有效性评价指标,检验了组合预测模型的预测效果.既然该方法可以通过调整组合权重提高预测精度,因此,在此基础上对今后3年的税收收入作出预测,发现今后3年税收仍会分别以15.59%、16.89%和16.77%的增长率增长.     

基于L_1范数IOWGA算子的大学生就业信心指数组合预测模型

大学生就业信心指数的预测可以在一定程度上了解大学生就业信心的变化趋势.因此,文章建立了基于L1范数的诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子的组合预测模型及预测有效度评价指标体系,以山东省德州市某高校2000—2012年大学生就业信心指数数据,对大学生就业信心指数中的全局信心指数进行分析预测,并与采用GM(1,N)预测模型、单指数平滑预测模型和ARMAX预测模型分析结果从预测精度、预测模型有效性上进行比较.结果表明:基于L1范数的IOWGA算子组合预测模型比其他三种单项预测方法预测方法精度更高且为优性组合预测,本模型对大学生就业信心指数预测是可行的,可以用于对大学生就业信心的定量研究.     

基于L1范数IOWGA算子的大学生就业信心指数组合预测模型

大学生就业信心指数的预测可以在一定程度上了解大学生就业信心的变化趋势.因此,文章建立了基于L1范数的诱导有序加权几何平均（IOWGA）算子的组合预测模型及预测有效度评价指标体系,以山东省德州市某高校2000—2012年大学生就业信心指数数据,对大学生就业信心指数中的全局信心指数进行分析预测,并与采用GM（1,N）预测模型、单指数平滑预测模型和ARMAX预测模型分析结果从预测精度、预测模型有效性上进行比较.结果表明：基于L1范数的IOWGA算子组合预测模型比其他三种单项预测方法预测方法精度更高且为优性组合预测,本模型对大学生就业信心指数预测是可行的,可以用于对大学生就业信心的定量研究.     

基于GIOWA算子的我国碳排放量的组合预测研究

基于1989—2018年中国碳排放量数据,采用多元线性回归、Hlot-Winters非季节指数平滑、ARIMA模型3种单项预测模型对我国碳排放量进行预测,鉴于单项预测模型的局限性,基于误差平方和最小的最优性准则,建立广义诱导有序加权平均(GIOWA)的组合预测模型,并对模型的有效性进行评价。结果表明:组合预测模型优于单项预测模型,验证了组合预测模型的有效性;未来5年,我国碳排放量处于上升趋势,而碳排放强度呈下降趋势。     

基于支持向量机的铁路客运量预测

提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的铁路客运量预测的新方法。1985—2002年的铁路客运量组成整个数据集。前5年的客运量用来预测第6年的客运量,由1985—1999年的客运量建立LS-SVM客运量预测模型。运用建立该模型预测2000—2002年的铁路客运量。结果表明:提出的LS-SVM客运量预测方法是有效的。     

基于灰色模型和指数平滑的统计组合预测方法

指数平滑预测和离散灰色模型是两类不同特点的预测方法.考虑到单项预测方法的局限性,提出了利用指数平滑预测和离散灰色模型的统计组合预测方法;进一步利用相关系数这一相关性指标确定组合预测模型的权系数;最后通过一个应用实例分析了统计组合预测方法的预测精度,并说明了该方法的有效性和可行性.     

基于IOWA算子的我国旅游总收入组合预测

本文以2000-2011年我国旅游总收入为样本区间,在回归预测、指数预测与二次移动平均预测三种单项预测方法的基础上,以预测误差平方和最小为准则,建立IOWA算子组合预测模型。对该模型的预测有效度进评价结果表明该组合预测模型能有效提高预测精度。     

基于预测误差度的IGOWLA算子组合预测模型

针对组合预测的误差不一定比其单项方法的误差小这一问题,基于"预测有效度",提出预测误差度"的概念;将诱导广义有序加权对数平均(IGOWLA)算子与预测误差度结合,建立了新的最优组合预测模型,实证结果表明该模型的误差比其单项方法的误差更小且更稳定.     

基于IOWA算子的安徽省固定资产投资的组合预测

以1990～2011年安徽省固定资产投资为样本区间,运用VAR预测模型、指数预测与二次移动平均预测3种单项预测方法,以预测误差平方和最小准则,建立IOWA算子组合预测模型。对该模型的预测有效度进行评价,结果表明：该组合预测模型能有效提高预测精度。     

利用引力模型对上海世博会客流量的预测研究

利用引力模型对上海世博会客流量进行定性分析,并对上海世博会客流量进行预测.结果表明,利用引力模型对上海世博会客流量的预测与以前常用的渗透率模型和多元回归模型相比有其自身的优越性,考虑因素更为全面.     

城市地铁变形预测的三次指数平滑法

详细介绍了指数平滑法及三次指数平滑法的预测过程,应用此方法对实测资料进行了预计和比较.结果表明,其平均相对误差都小于1%.由此可见,该方法对城市地铁变形预测具有一定的应用价值.同时,文中指出了应用指数平滑法的一些优点及应注意的一些问题.     

铁路客运行业违约责任相关问题研究

铁路客运行业兼具营利性、公共性和高度垄断性的特征,这些特殊属性使得我们有必要对旅客这个群体倾注更多的关注。铁路客运行业存在迟延履行、对旅客人身财产损害等违约行为,这些违约行为的出现是由于一系列主客观原因所导致的。对旅客人身损害赔偿的15万元最高限额规定有失公平,与其他相关法律的规定也存在冲突。列车迟延到达所导致的赔偿范围问题仍需进一步界定,同时其违约责任的免责事由不应包括客观条件的局限性。     

客运专线纵连板式无碴轨道施工技术

纵连板式无碴轨道是一种适用于客运专线的新型轨道结构,它具有高平顺性、高稳定性、刚度均匀性好、结构耐久性强和少维修的特点。介绍路基上纵连板式无碴轨道结构施工方法、施工工艺流程以及质量控制和施工注意事项。为今后类似工程的施工提供借鉴和参考。     

组合模型在我国GDP预测中的应用

将组合预测法应用于我国GDP的预测,以提高预测精度。通过赋予合理权重,将指数平滑模型、拟合模型、ARIMA模型和支持向量回归模型加权组合。对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RESE)和希尔不等系数(Theil IC)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度。     

基于灰色理论和神经网络对风电功率预测的研究

基于灰色理论和BP神经网络模型,对历史风电输出功率数据进行分析处理,并对比实测数据对预测结果进行检验.对电力部门对于风电的预测具有一定的指导意义.     

对发展青藏铁路客运业务的思考

本文通过对建设青藏铁路的意义及青藏铁路客运业务的难点的分析，提出了发展青藏铁路客运业务的措施。     

BP神经网络组合预测研究

在单一预测不能满足精度要求的情况下,组合预测通常是首选方法.传统的组合方法之外,用神经网络进行组合预测,效果更佳.文中以全国天然气消耗量为例,利用BP神经网络将非线性回归、指数平滑和灰色三种方法的预测结果作为输入,原始数据作为期望输出进行组合预测,得出令人满意的精度结果.又将之与传统的EW、MV方法组合的结果进行比较,各项误差均有大幅度降低.