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系统状态概率矩阵法在货运市场中的应用
被引量：
14
1
作者
李振烈
季令
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第8期955-958,共4页
阐述了马尔可夫决策理论中的最基本分析方法———系统状态转移概率矩阵决策法 ,并用此方法对铁路、公路和水运三种运输类型构成的运输市场进行了分析 ,分别计算出各种运输类型的未来市场份额 (客户数或运量占有率 ) 。
关键词
系统状态概率矩阵法
货运市场
市场占有率
市场保有率
马尔可夫决策理论
运输市场
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职称材料
基于径向基神经网络的铁路货运量预测
被引量：
45
2
作者
刘志杰
季令
+1 位作者
叶玉玲
耿志民
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期1-5,共5页
货运量预测是铁路运输部门一项重要工作，因此，关于铁路货运量预测理论和方法的研究一直是一个热点。但是，铁路货运量受多种因素影响，且各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述。本文采用径向基函数（RBF）神经...
货运量预测是铁路运输部门一项重要工作，因此，关于铁路货运量预测理论和方法的研究一直是一个热点。但是，铁路货运量受多种因素影响，且各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述。本文采用径向基函数（RBF）神经网络对货运量进行分析及预测。通过对1989～2002年全国铁路货运量的历史数据分析处理后，得到铁路货运量增长量的时间序列，将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射，引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近。对网络进行学习与训练仿真实验后，用2003～2004年的增长量进行模型检验，并与BP神经网络、灰色预测模型预测结果进行对比，结果表明，应用RBF神经网络对铁路货运量进行短期预测预测精度更高、效果更好。
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关键词
神经网络
铁路运输
运量预测
RBF算法
BP算法
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职称材料
题名
系统状态概率矩阵法在货运市场中的应用
被引量：
14
1
作者
李振烈
季令
机构
同济大学沪西校区交通运输管理工程系
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第8期955-958,共4页
文摘
阐述了马尔可夫决策理论中的最基本分析方法———系统状态转移概率矩阵决策法 ,并用此方法对铁路、公路和水运三种运输类型构成的运输市场进行了分析 ,分别计算出各种运输类型的未来市场份额 (客户数或运量占有率 ) 。
关键词
系统状态概率矩阵法
货运市场
市场占有率
市场保有率
马尔可夫决策理论
运输市场
Keywords
transition probability matrix
proportion of traffic
holder proportion of transport market
分类号
F506 [经济管理—产业经济]
C934 [经济管理—管理学]
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职称材料
题名
基于径向基神经网络的铁路货运量预测
被引量：
45
2
作者
刘志杰
季令
叶玉玲
耿志民
机构
同济大学沪西校区交通运输管理工程系
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期1-5,共5页
文摘
货运量预测是铁路运输部门一项重要工作，因此，关于铁路货运量预测理论和方法的研究一直是一个热点。但是，铁路货运量受多种因素影响，且各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述。本文采用径向基函数（RBF）神经网络对货运量进行分析及预测。通过对1989～2002年全国铁路货运量的历史数据分析处理后，得到铁路货运量增长量的时间序列，将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射，引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近。对网络进行学习与训练仿真实验后，用2003～2004年的增长量进行模型检验，并与BP神经网络、灰色预测模型预测结果进行对比，结果表明，应用RBF神经网络对铁路货运量进行短期预测预测精度更高、效果更好。
关键词
神经网络
铁路运输
运量预测
RBF算法
BP算法
Keywords
neural network
railway transport
prediction of railway traffic volume
RBF neural network
BP neural network
分类号
U294.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
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被引量
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1
系统状态概率矩阵法在货运市场中的应用
李振烈
季令
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
14
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职称材料
2
基于径向基神经网络的铁路货运量预测
刘志杰
季令
叶玉玲
耿志民
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
45
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