基于不确定理论的铁路货运需求预测

刘笑佟; 任爽

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cqvip:合理预测铁路货运需求是铁路管理部门建设、运营等决策基础。为应对铁路货运需求的复杂变化,基于Pearson相关性分析方法筛选出铁路货运需求的七个具有关键影响的因素,并结合不确定理论建立不确定多元线性回归模型,相应的铁路货运预测结果由传统单一值变成可能的需求区间范围,更加符合处于不确定环境下的铁路货运需求实际情况。选取国家统计局2004~2016年相关数据进实证研究,并与回归模型以及BP模型的预测结果对比分析,实验表明不确定多元线性回归的预测结果更加精确。

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来源
《运筹与管理》 |2020年第3期|135-141|共7页
作者
刘笑佟; 任爽;
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作者单位

北京交通大学计算机与信息技术学院北京 100044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类货物运输;
关键词
货运需求; Pearson相关性分析; 不确定理论; 多元线性回归; 预测;

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