基于SVM和RBF神经网络的铁路货运市场预警方法研究

发布时间：2020-10-19 06:44

　　 近年来,国家宏观经济增速放缓,经济结构调整、产业转型升级、节能减排力度不断加大,煤炭、矿石、钢铁等大宗物资的全社会运输需求总量持续下滑,大宗货源明显减少。自2013年以来,铁路货运量下滑明显,铁路货运市场形势严峻已是不争的事实。在此情形下本文通过对我国铁路货运市场现状及影响因素的分析,在借鉴国内外研究成果的基础上,提出了经济新常态下的铁路货运市场预警方法,对货运市场发展态势进行综合评价与预警。旨在为铁路货运市场预警提供一个新思路和科学方法。首先,论文定义了铁路货运市场预警涵义,并确定了明确警义、分析警情、探索警源、预报警度、排警调控的基本流程。继而对铁路货运预警方法与预警模型的基本理论进行了分析,选取综合模拟法作为铁路货运市场警情警度的判定方法；采用模型预警法构建铁路货运市场预警模型。接着,论文就构建铁路货运市场预警指标体系进行了重点研究。在现有学者的研究基础上,提出41个备选指标集,继而通过灰色关联度方法对指标的关联度进行计算,筛选出其中31个指标,并结合“压力-状态-响应”(PSR)模型将指标集分为“压力”、“状态”、“响应”三大子系统,分别对应需求、供给、对策改进三方面。通过熵值法确定各指标的权重,并提出预警指数的计算方法与警度划分区间。然后,针对铁路货运市场预警问题,分别提出基于支持向量机(SVM)分类预警方法与基于径向基神经网络(RBF)的滚动预警方法,并阐述了两者在MATLAB中的实现。最后对铁路货运市场预警方法进行实例研究,计算分析了近24个月铁路货运市场月度警情情况,并通过MATLAB仿真分别对SVM模型中的分类结果和RBF神经网络的预警指数预测结果进行了检验,两个模型的精确度均较高。最后分别外推了未来三个月的货运市场警度情况,得出较一致的结果,并提出部分调控措施。以便有关部门及企业尽可能地提前采取调控措施和营销策略,促进铁路货运市场的稳健运行。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：TP183;F532
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究目的与意义
    1.4 论文的主要内容及研究方法
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 研究内容与技术路线
2 铁路货运市场预警的基本理论与框架
    2.1 铁路货运市场预警的涵义
    2.2 铁路货运市场预警基本流程和内容
    2.3 铁路货运预警的基本理论
        2.3.1 各类预警方法比较
        2.3.2 预警模型的研究应用
    2.4 本章小结
3 基于PSR概念框架的铁路货运市场预警指标体系构建
    3.1 铁路货运市场的PSR概念框架
    3.2 铁路货运市场预警指标体系的建立
        3.2.1 指标体系建立的原则
        3.2.2 货运市场影响因素
        3.2.3 预警指标体系的构建
        3.2.4 指标体系说明
    3.3 警情分析方法
        3.3.1 各指标权重的确定
        3.3.2 预警指数的计算
        3.3.3 铁路货运市场预警警度划分
    3.4 本章小结
4 基于SVM与RBF神经网络的铁路货运市场预警方法构建
    4.1 基于支持向量机的铁路货运市场预警方法构建
        4.1.1 支持向量机算法
        4.1.2 支持向量机核函数
        4.1.3 基于支持向量机的铁路货运市场预警模型构建
        4.1.4 SVM在Matlab中的实现
    4.2 基于RBF神经网络的铁路货运市场预警方法构建
        4.2.1 RBF神经网络基本原理
        4.2.2 RBF神经网络的设计与求解
        4.2.3 模型学习效果检验
        4.2.4 基于RBF神经网络的铁路货运市场预警模型构建
        4.2.5 RBF在Matlab中的实现
    4.3 本章小结
5 实例分析
    5.1 指标权重及预警指数计算
        5.1.1 子系统内各指标权重的确定
        5.1.2 预警指数的计算及分析
    5.2 基于支持向量机的铁路货运市场预警模型实例研究
        5.2.1 参数寻优
        5.2.2 预测分类结果检验
        5.2.3 预警指数预测分类
    5.3 基于RBF神经网络的铁路货运市场预警模型实例研究
    5.4 两种方法预警结果比较分析
    5.5 本章小结
6 结论与展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集

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本文编号：2846865