铁路建设项目运输成本预测研究

发布时间：2021-01-30 07:19

　　摘要：国务院审议通过《中长期铁路网规划》之后,我国铁路迅速发展。铁路项目建设前期,必然要进行大量的可行性研究与财务评价。财务评价中运输成本计算的准确性、合理性是铁路建设项目财务评价的关键问题之一,其直接影响财务分析结论。但目前《铁路建设项目经济评价方法》（第二版）中的成本费率及参数是在1994年的价格水平下,基于传统的成本计算方法测算的,将其运用于新建铁路项目具有一定的局限性,给新建铁路建设项目的经济评价带来操作上的困难。因此,需要对运输成本预测方法改进。本文首先界定目前铁路建设财务评价中运输成本的核算内容,结合成本动因论,确定客运与货运的成本动因,并对各个成本动因与运输成本的相关性进行检验。然后,构建铁路建设项目运输成本预测的BP神经网络模型,把用归一化处理后的学习样本输入建立好的模型,进行学习与训练,得出BP神经网络可以更准确地预测铁路建设项目运输成本的结论。 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Bp神经网络学习流程图

net.trainParam.me=0.9;(动量系数)net=train(net，P，t)(训练网络)网络在满足设定的期望误差或达到最大训练步数，训练结束，图4一5为客运运输成本训练过程。冷 冷份‘l淤 淤丫丫一 一 \\\\\了;蔑杏差误之几经雾澎滚学习次数(xl00)俨丫矿衅衅一一户几图4一 5BP神经网络客运运输成本训练过程图

妒??宦畚幕?贐P神经网络预测铁路建设项日运输成木货运运输成本的BP神经网络模型相关参数，除货运学习速率刃定为0.05外，其他参数的设置与客运模型相同。图4一6为货运运输成本训练过程。net=newff(minmax(P)，【5，10，l】，{’tansig，，’tansig，，，Purelin’}，’trainlm’

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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[6]LF精炼炉温度预估模型与合金化模型的研究和实现[D]. 刘国元.西安理工大学 2008
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本文编号：3008497