煤炭铁路物流需求预测模型研究

发布时间：2017-10-07 02:23

  本文关键词：煤炭铁路物流需求预测模型研究

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【摘要】：鉴于我国是一个发展中国家,煤炭会在未来相当长的时期内仍是支撑我国经济高速增长的主要能源保障。煤炭物流是煤炭产业中的一个重要环节,而煤炭物流集散、转运和配送过程中的核心是运输。我国的煤炭60%以上依靠铁路运送,但铁路煤炭运力一直不能满足煤炭的运输需求,文章借助于定性和定量的分析手段,通过对煤炭铁路货运量主要影响因素的有效把握从而建立模型,预测较为精确的需求量,为政府提供制定铁路煤炭通道发展规划的重要依据。以便于合理规划、建设物流基础设施,改进物流供给系统。 论文首先深入分析煤炭铁路物流需求预测的重要性,选用用煤炭铁路货运量作为煤炭铁路物流需求的表征,通过定性分析与灰色关联度定量计算相结合的方式煤炭铁路物流需求的影响因素,为以后进行实证分析提供数据。接着提出四种煤炭铁路物流需求预测的建模方法：PSO-SVR预测模型、网格搜索-SVR预测模型、BP神经网络预测模型和煤炭铁路物流需求的组合预测模型。论文最后通过前文建立的预测模型,对1995—2011年的煤炭铁路货运量进行预测,并将上述各项预测方法的结果进行对比分析。结合国家统计局,铁道部,能源局等部门公开发布的“十二五”规划,对输入变量进行外推预测,同时,带入精度最高的PSO-SVR组合模型对2012-2015年的煤炭铁路物流需求进行预测,并给出了煤炭铁路物流的发展建议。
【关键词】：煤炭铁路物流 灰色关联分析 支持向量回归机 BP神经网络
【学位授予单位】：黑龙江科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F426.21;F532;F252;F224
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 1 绪论11-21
• 1.1 问题的提出11-13
• 1.2 国内外研究现状13-18
• 1.2.1 国外研究现状13-14
• 1.2.2 国内研究现状14-18
• 1.3 研究内容及其路线18-21
• 1.3.1 研究内容18
• 1.3.2 研究路线18-19
• 1.3.3 研究方法19-21
• 2 相关理论基础21-32
• 2.1 统计学习理论21-22
• 2.1.1 VC维理论21
• 2.1.2 推广性的界21
• 2.1.3 结构风险最小化(SRM)准则21-22
• 2.2 支持向量回归机22-26
• 2.2.1 支持向量回归机算法原理22-25
• 2.2.2 核函数25-26
• 2.3 BP神经网络26-28
• 2.3.1 网络结构及算法思想26
• 2.3.2 BP网络的学习26-28
• 2.4 网格搜索法28-29
• 2.5 粒子群优化算法29-31
• 2.5.1 算法原理29-31
• 2.5.2 算法特点31
• 2.6 本章小结31-32
• 3 煤炭铁路物流需求影响因素的确定32-42
• 3.1 煤炭铁路物流需求影响因素选取原则32-33
• 3.2 煤炭铁路物流需求影响因素的定性分析与选取33-37
• 3.2.1 煤炭铁路物流需求影响因素的定性分析33-34
• 3.2.2 煤炭铁路物流需求影响因素的选取34-37
• 3.3 煤炭铁路物流需求影响因素的关联度分析37-41
• 3.3.1 灰色关联度分析模型37-38
• 3.3.2 灰关联分析模型应用38-41
• 3.4 本章小结41-42
• 4 煤炭铁路物流需求预测模型建立42-50
• 4.1 基于PSO-SVR的煤炭铁路物流需求预测模型42-43
• 4.1.1 模型构建步骤42-43
• 4.1.2 模型工作流程图43
• 4.2 基于网格搜索-SVR的煤炭铁路物流需求预测模型43-45
• 4.2.1 模型构建步骤43-44
• 4.2.2 模型工作流程图44-45
• 4.3 BP神经网络模型45-47
• 4.3.1 模型构建步骤45-46
• 4.3.2 模型工作流程图46-47
• 4.4 煤炭铁路物流需求的组合预测模型47-48
• 4.4.1 基于SVM的非线性组合预测模型47-48
• 4.4.2 基于BP神经网络的非线性组合预测模型48
• 4.5 本章小结48-50
• 5 煤炭铁路物流需求预测的实证分析50-65
• 5.1 样本数据的选择与预处理50-51
• 5.1.1 数据样本的选择50
• 5.1.2 数据指标的预处理50-51
• 5.2 基于各煤炭铁路物流需求预测模型的求解及结果分析51-60
• 5.2.1 基于PSO-SVR预测模型的求解51-54
• 5.2.2 基于网格搜索法-SVR预测模型的求解54-56
• 5.2.3 BP神经网络模型的求解56-58
• 5.2.4 基于组合预测模型的求解58-60
• 5.3 2012-2015年的煤炭铁路物流需求预测60-62
• 5.4 煤炭铁路物流发展建议62-64
• 5.5 本章小结64-65
• 6 结论65-67
• 6.1 结论65
• 6.2 展望65-67
• 参考文献67-71
• 附录71-75
• 作者简历75-77
• 学位论文数据集77

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本文编号：986380