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基于灰色-BP神经网络的高铁快运量预测
1
作者
杨向飞
陈钰
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第8期66-74,122,共10页
随着绿色物流的推进,“高铁+快递”货运模式的应用价值逐渐凸显,其运量的精准预测对于铁路运力优化具有现实意义。以甘青宁地区为例,通过灰色关联度分析法从15个初始指标中筛选出关键影响因素,构建了基于灰色-BP神经网络的组合预测模型...
随着绿色物流的推进,“高铁+快递”货运模式的应用价值逐渐凸显,其运量的精准预测对于铁路运力优化具有现实意义。以甘青宁地区为例,通过灰色关联度分析法从15个初始指标中筛选出关键影响因素,构建了基于灰色-BP神经网络的组合预测模型。研究结果表明:相较于GM(1,1)和ARIMA模型,该组合模型的预测精度提升显著;通过建立包含经济性、时效性、环保性等7个维度的Logit模型,揭示了高铁快运分担率随运距变化的倒U型曲线特征,优势运距区间为400~1000 km;基于上述模型,测算出该区域未来三年的高铁快运量预测值,为铁路部门运力配置提供数据支撑。
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关键词
交通运输工程
高铁快运
灰色-bp神经网络
快运量预测
高铁分担率
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职称材料
土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型参数的土壤传输函数比选
被引量：
3
2
作者
李彬楠
樊贵盛
《中国农村水利水电》
北大核心
2018年第5期33-36,共4页
基于黄土高原区多种土壤的水分特征曲线试验数据样本,建立了以土壤黏粒、土壤粉粒、干密度、有机质和盐分含量为输入变量,Van-Genuchten模型参数α与n为输出变量的非线性预报模型和灰色BP神经网络预报模型,在对两种模型误差参数α与n分...
基于黄土高原区多种土壤的水分特征曲线试验数据样本,建立了以土壤黏粒、土壤粉粒、干密度、有机质和盐分含量为输入变量,Van-Genuchten模型参数α与n为输出变量的非线性预报模型和灰色BP神经网络预报模型,在对两种模型误差参数α与n分别进行误差分析比较的基础上,对两种模型的预测结果进行了整体误差分析。结果表明:无论是参数α还是参数n,非线性模型的平均相对误差低于10%,综合精度平均相对误差为15.73%;灰色BP神经网络模型的预测精度的平均相对误差低于4%,综合精度平均相对误差为10.01%,灰色BP神经网络模型的预测精度都要比非线性模型的预测精度高,但灰色BP神经网络模型易出现过度拟合的情况。综合而言,两种模型均能实现Van-Genuchten模型参数α与n的预测,可根据具体情况选用其中一种以达到更好的预测效果。
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关键词
土壤水分特征曲线参数
Van-Genuchten模型
非线性传输函数
灰色-bp神经网络
比选
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职称材料
“丝绸之路经济带”背景下兵团物流需求方法研究
被引量：
1
3
作者
朱勇
葛炬
古丽扎尔.阿不都克力木
《铁道运输与经济》
北大核心
2017年第12期42-48,共7页
为更好地服务于丝绸之路经济带建设,促进新疆生产建设兵团区域经济发展,通过分析影响兵团物流需求量的因素,确定兵团物流需求主要影响因素。结合兵团的实际情况与预测方法的适用条件,分别选择灰色预测模型、BP神经网络模型和灰色-BP神...
为更好地服务于丝绸之路经济带建设,促进新疆生产建设兵团区域经济发展,通过分析影响兵团物流需求量的因素,确定兵团物流需求主要影响因素。结合兵团的实际情况与预测方法的适用条件,分别选择灰色预测模型、BP神经网络模型和灰色-BP神经网络组合预测模型对兵团物流需求量进行预测。最后通过实证分析得出组合模型的精度最高,并应用灰色-BP神经网络组合预测模型对兵团的物流需求进行预测,为兵团区域物流总体规划提供参考依据。
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关键词
新疆生产建设兵团
物流需求
灰色
预测
灰色-bp神经网络
预测
组合预测
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职称材料
题名
基于灰色-BP神经网络的高铁快运量预测
1
作者
杨向飞
陈钰
机构
兰州交通大学交通运输学院
出处
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第8期66-74,122,共10页
基金
中铁集装箱公司科技研究开发项目(PAXX31220011)。
文摘
随着绿色物流的推进,“高铁+快递”货运模式的应用价值逐渐凸显,其运量的精准预测对于铁路运力优化具有现实意义。以甘青宁地区为例,通过灰色关联度分析法从15个初始指标中筛选出关键影响因素,构建了基于灰色-BP神经网络的组合预测模型。研究结果表明:相较于GM(1,1)和ARIMA模型,该组合模型的预测精度提升显著;通过建立包含经济性、时效性、环保性等7个维度的Logit模型,揭示了高铁快运分担率随运距变化的倒U型曲线特征,优势运距区间为400~1000 km;基于上述模型,测算出该区域未来三年的高铁快运量预测值,为铁路部门运力配置提供数据支撑。
关键词
交通运输工程
高铁快运
灰色-bp神经网络
快运量预测
高铁分担率
Keywords
traffic and transportation engineering
high-speed rail express transportation
gray
-bp
neural network
express transportation volume prediction
high-speed rail sharing rate
分类号
U294 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型参数的土壤传输函数比选
被引量：
3
2
作者
李彬楠
樊贵盛
机构
太原理工大学水利科学与工程学院
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2018年第5期33-36,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目"区域尺度上土壤入渗参数多元非线性传输函数研究"(40671081)
文摘
基于黄土高原区多种土壤的水分特征曲线试验数据样本,建立了以土壤黏粒、土壤粉粒、干密度、有机质和盐分含量为输入变量,Van-Genuchten模型参数α与n为输出变量的非线性预报模型和灰色BP神经网络预报模型,在对两种模型误差参数α与n分别进行误差分析比较的基础上,对两种模型的预测结果进行了整体误差分析。结果表明:无论是参数α还是参数n,非线性模型的平均相对误差低于10%,综合精度平均相对误差为15.73%;灰色BP神经网络模型的预测精度的平均相对误差低于4%,综合精度平均相对误差为10.01%,灰色BP神经网络模型的预测精度都要比非线性模型的预测精度高,但灰色BP神经网络模型易出现过度拟合的情况。综合而言,两种模型均能实现Van-Genuchten模型参数α与n的预测,可根据具体情况选用其中一种以达到更好的预测效果。
关键词
土壤水分特征曲线参数
Van-Genuchten模型
非线性传输函数
灰色-bp神经网络
比选
Keywords
soil water characteristic curve parameter
Van -Genuchten model
nonlinear transfer function
grey
-bp
neural networks
comparison and selection of collaterals
分类号
TV93 [水利工程—水利水电工程]
S152 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
“丝绸之路经济带”背景下兵团物流需求方法研究
被引量：
1
3
作者
朱勇
葛炬
古丽扎尔.阿不都克力木
机构
新疆农业大学交通与物流工程学院
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2017年第12期42-48,共7页
基金
新疆生产建设兵团交通局委托项目(GL4-1-201605)
文摘
为更好地服务于丝绸之路经济带建设,促进新疆生产建设兵团区域经济发展,通过分析影响兵团物流需求量的因素,确定兵团物流需求主要影响因素。结合兵团的实际情况与预测方法的适用条件,分别选择灰色预测模型、BP神经网络模型和灰色-BP神经网络组合预测模型对兵团物流需求量进行预测。最后通过实证分析得出组合模型的精度最高,并应用灰色-BP神经网络组合预测模型对兵团的物流需求进行预测,为兵团区域物流总体规划提供参考依据。
关键词
新疆生产建设兵团
物流需求
灰色
预测
灰色-bp神经网络
预测
组合预测
Keywords
Xinjiang Production and Construction Corps
Logistics Demand
Gray Prediction
Grey
-bp
Neural Network Forecast
Combination Model
分类号
F250 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰色-BP神经网络的高铁快运量预测
杨向飞
陈钰
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型参数的土壤传输函数比选
李彬楠
樊贵盛
《中国农村水利水电》
北大核心
2018
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
“丝绸之路经济带”背景下兵团物流需求方法研究
朱勇
葛炬
古丽扎尔.阿不都克力木
《铁道运输与经济》
北大核心
2017
1
在线阅读
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职称材料
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