基于RBF神经网络货运量预测模型与研究.pdf

摘要作为运输基础设施建设的投资决策基础,货运量预测在国家和区域经济发展规划中具有十分重要的意义。货运量预测的研究目标就是如何在运输系统中挖掘出有效的信息,利用预测模型对这些数据和信息进行加工,从而为交通管理部门和运输企业提供准确高效的货运量预测,方便相关部门和企业单位合理安排运力,实现对货运过程关于货运量预测的研究已有很长的历史,在实际中一般都采用定量预测的方法。时间序列分析法和回归分析法都是基于经典统计学的方法,它们的模型构造已经非常成熟,在货运量预测上有一定的应用;灰色预测法和神经网络法是当前预测研究领域中的热点,有很大的研究空间。尤其是径向基函数������神经网络,它具有最佳函数逼近性能和全局最优特性,是目前其它方法所无法本文在分析了国内外研究现状的基础上,采用��窬��缃�谢踉肆吭げ狻S�于传统��窬��缭谘�扒靶枰Mü��楣�交蚴笛檎呷宋H范ㄍ�缃峁梗�庋��练出的网络往往并非最优。对此,本文改进了��窬��绲难�八惴ǎ�岢隽艘�种基于聚类的动态自生成隐含层节点的思想。它是一种两阶段学****算法,先通过聚类得到中心和扩展常数,后通过最小二乘法得到输出权矩阵。在网络参数学****的同时网络结构也在进行调整,使得误差不断减小。本文在�����平台上编程实现了该学****算法,并通过两组函数实例验证了动态聚类算法的学****效率和外推逼近能力。针对一些应用实例采用了两次预测的方式,本文在将动态聚类学****算法应用到货运量预测实例时,又定义了一个融入了时域信息的延拓矩阵。其基本思路是采用一个拓展的矩阵来改善输入输出数据的对应结构,简化预测过程,使神经网络的学****数据最后,将基于延拓矩阵的动态聚类学****算法应用到公路货运量预测和货运总量预测模型中,实验结果证明了基于延拓矩阵的动态聚类学****算法是行之有效的。关键词:货运量预测��窬��缪油鼐卣蠖��劾�的控制。比拟的。能够在更大程度上得到利用,从而有效的加强��窬��绲难�埃���刍�蟛睢��������,
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学位论文作者签名:魂粒琵学位论文作者签名:柱艳琵独创性声明学位论文版权使用授权书墨盗垄墨太堂墨盗墨兰盘堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权墨盗墨墨盘鲎签字日期:劢口彦年��乏签字日期:乙口口莎年签字日期:二矿年�拢���本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。月�秩�本学位论文作者完全了解可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编,以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子文件。�C艿难�宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得�导师签名:�翵矽日
第一章绪论��研究背景、目的和意义��国内外研究现状及面临的问题货物运输是人类社会的基本活动之一,对我们每个人的日常生活都有着重要影响,同时它也是现代社会经济活动中不可缺少的重要内容。人类社会由散乱走向有序,由落后迈向文明,货物运输发挥了不可估量的重要作用。作为一个行业和领域,货物运输不能有片刻的停歇,更不能出现丝毫的问题,否则会引起生产混乱,社会也将陷于瘫痪。所以说货运量是交通运输中的一项重要指标,其大小和结构反映了一个地区乃至一个国家经济发展的水平和规模。在现代信息化交通运输系统中,数据库的规模不断扩大,产生了巨大的数据流。从这浩如烟海的信息库中找到有用有效的信息,并利用这些庞大的数据来为我们的交通运输进行宏观调控和准确的预测,就可以优化配置国家的运力资源,提高货流运营的效率,从而降低整体的货流成本,增加社会收益。货物运输系统作为社会经济系统的一个子系统,在受外界因素影响和作用的同时,对外部经济系统也具有一定的反作用,使得运输需求同时受到来自运输系统内外两方面的影响Ⅲ。作为运输基础设施建设投资决策的基础,货运量预测在国家和区域经济发展规划中具有十分重要的意义;又