鐵路客運量預(yù)測方法研究及在京津客運專線運量預(yù)測中的應(yīng)用的開題報告

鐵路客運量預(yù)測方法研究及在京津客運專線運量預(yù)測中的應(yīng)用的開題報告一、課題背景及研究意義鐵路作為我國國內(nèi)大陸主要的陸地交通方式，承擔(dān)著大量的貨物和客運任務(wù)。2017年，中國鐵路貨運量和旅客量已經(jīng)連續(xù)多年保持穩(wěn)定增長，其中，旅客列車開行里程突破10億千米，客運量穩(wěn)居世界第一。為了更好地滿足人們的出行需求，提高客運服務(wù)質(zhì)量，鐵路客運量的預(yù)測與規(guī)劃顯得尤為重要。目前，鐵路客運量預(yù)測方法主要有時間序列方法、灰色模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。其中，時間序列方法以ARIMA模型為代表，其不僅能夠?qū)r間序列的基本特征進(jìn)行擬合，還能對預(yù)測值的精度進(jìn)行驗證，是較為經(jīng)典的預(yù)測方法之一。灰色模型適用于樣本數(shù)據(jù)較少、數(shù)據(jù)質(zhì)量較低、數(shù)據(jù)缺失等情況下進(jìn)行預(yù)測，適用于鐵路這種環(huán)境比較惡劣的行業(yè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行前期處理，而且適用于非線性模型的預(yù)測，能夠更好地擬合復(fù)雜的時間序列數(shù)據(jù)。本文旨在探索不同的鐵路客運量預(yù)測方法，并在京津客運專線運量預(yù)測中進(jìn)行應(yīng)用，以提高鐵路客運規(guī)劃的效率和準(zhǔn)確性，為政府和企業(yè)提供科學(xué)的決策支持。二、研究內(nèi)容和方案（一）研究內(nèi)容1.綜述鐵路客運量預(yù)測的基本理論和方法；2.比較ARIMA模型、灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在鐵路客運量預(yù)測中的優(yōu)缺點；3.采用ARIMA模型、灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別對京津客運專線運量進(jìn)行預(yù)測；4.對三個模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較，分析其預(yù)測精度和適用性；5.提出相應(yīng)的優(yōu)化方法和建議，完善鐵路客運量預(yù)測方法。（二）研究方案1.范圍：選擇2011年到2019年京津客運專線的年度客運量數(shù)據(jù)為研究對象；2.數(shù)據(jù)處理：對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括平穩(wěn)性檢驗、ADF檢驗、分解等；3.模型擬合：采用ARIMA模型、灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，并用預(yù)測值與真實值進(jìn)行比對；4.模型評估：比較幾種模型的預(yù)測精度和適用性，分析其優(yōu)缺點；5.優(yōu)化方法：總結(jié)不同方法的特點，提出優(yōu)化方法和建議，完善鐵路客運量預(yù)測方法。三、預(yù)期成果及時間安排（一）預(yù)期成果1.對比分析ARIMA模型、灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在鐵路客運量預(yù)測中的適用性和優(yōu)缺點；2.建立ARIMA模型、灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對京津客運專線未來年度客運量進(jìn)行預(yù)測；3.對比分析三種模型的預(yù)測精度和適用性，提出相應(yīng)的優(yōu)化方法和建議；4.發(fā)表論文1-2篇。（二）時間安排1-2個月：文獻(xiàn)調(diào)研、數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理；2-4個月：建立模型，對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合和預(yù)測；4-6個月：對不同模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較和分析，提出優(yōu)化方法和建議；6-7個月：論文撰寫及校稿；7-8個月：論文修改、答辯及相關(guān)準(zhǔn)備工作。四、主要參考文獻(xiàn)1.路凌霄.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路客運量預(yù)測研究[D].合肥:安徽大學(xué),2008.2.易揚.基于灰色系統(tǒng)的鐵路客運量預(yù)測[J].理論探討,2016,2(5):56-58.3.李慶奎,田鳳林.基于ARIMA模型的鐵路旅客列車運量預(yù)測[J].鐵道學(xué)報,2010,32(4):8-12.4.林穎欣.聯(lián)用ARIMA和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在鐵路客運量預(yù)測中的應(yīng)用[J].北京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報,2014,13(2):26-30.5.黃