AdaBoost-BP神经网络在铁路货运量预测中的应用
BP神经网络在道路运输信用管理系统中的应用
BP神经网络在道路运输信用管理系统中的应用一、BP神经网络概述BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种按照误差反向传播算法训练的多层前馈网络，是一种常用的人工神经网络模型。
BP神经网络模型采用了类似人脑神经元之间相互连接的思想，通过输入层、隐藏层和输出层之间的神经元相互连接和传递信息，实现对复杂非线性问题的建模和解决。
BP神经网络具有自适应性、非线性、高度并行的处理能力以及对噪声信息的抗干扰能力等特点，因此被广泛应用于数据建模、模式识别、预测分析等领域。
二、道路运输信用管理系统的需求1. 信用评估模型的构建BP神经网络能够利用历史的运输数据进行训练，建立道路运输企业的信用评估模型。
通过输入企业的运输数据、信用记录和其他相关信息，BP神经网络可以自动学习和调整模型参数，得到一个符合实际情况的信用评估模型。
该模型可以综合考虑多个因素对企业的信用进行定量化评估，例如运输安全记录、运输违章情况、经营规模等，从而为企业的信用评级提供客观、准确的依据。
2. 信用风险预警系统利用BP神经网络模型对道路运输企业进行信用评估后，可以建立一个信用风险预警系统。
当企业信用出现异常波动或者风险情况时，系统可以通过BP神经网络模型自动识别并进行预警，及时通知有关部门和企业进行风险管控。
这样可以有效降低信用风险的发生，提高道路运输市场的整体稳定性和信用水平。
3. 信用数据挖掘与分析BP神经网络还可以在道路运输信用管理系统中进行信用数据的挖掘和分析，有效发现企业信用行为的潜在规律和趋势。
通过对大规模的运输数据进行深度学习和分析，可以为政府和监管部门提供更多关于行业发展和信用管理的参考信息，有助于优化政策和措施,推动信用管理体系的进一步完善。
BP神经网络能够处理大规模的道路运输数据，实现对企业信用的全面评估和监控，有助于提高信用评估的准确性和客观性，降低盲目性和主观性。
通过BP神经网络模型，可以及时发现和预警企业的信用风险，有助于降低信用风险对整个市场秩序的影响，保障道路运输交通的安全和稳定。
ARIMA模型与BP神经网络模型在铁路春运客流量预测中的应用——以广东省为例
技术平台ARIMA模型与BP神经网络模型在铁路春运客流量预测中的应用——以广东省为例江天河（河海大学公共管理学院，江苏 南京 211100）摘 要：春运是我国独有的社会现象，铁路则是春运最重要的交通方式。
预测春运客流量对春运工作的有序、高效、高质量开展具有参考意义。
结合自回归移动平均模型和神经网络的特性，建立ARIMA模型和BP神经网络模型，对春运大省广东铁路春运客流量预测。
结果显示：未来五年广东省铁路春运客流量将持续增加且保持较高增速，预计到2020年突破3500万人次。
关键词：春运；ARIMA模型；BP神经网络模型0 引言自20世纪80年代中后期开始，春节前后交通运输压力骤增，春运问题出现在人们的视野之中,并逐步成为一种独特的社会现象，引起各界广泛关注。
从相关文献来看，目前学界对春运的研究可分为以下几类：（1）社会学、管理学视角，如对春运旅客等候行为的建模和仿真研究、系统工程、安全风险管理与组织改进；（2）地理学、人口学与城乡研究，如发掘春运人口流动背后的转型期中国城市网络结构特征，或分析人口流动和迁移问题；（3）对于春运的经济学思考，如交通方式、售票方式的选择等；（4）春运及与之相关的环境问题之思考；（5）对于春运发展的总结、未来趋势分析和预测，包括定性和定量两种形式。
其中，对于春运铁路客流量定量预测方面的研究方法主要有：指数平滑预测、灰色模型预测、自回归预测、马尔可夫链模型预测等。
1 选题与研究方法春运是较为特殊的客流运输过程。
节前主要由经济发达地区流向欠发达地区，节后则相反。
民工、学生和探亲者在刚性需求下构成了春运客流量的三大主体。
在全国春运客流量排名中，广东省常年位居第一。
从四川、河南、安徽等地外来的剩余农村劳动力在春节前后的返乡和再进城行为，大幅增加了该省春运客流量。
春运的交通方式分为公路、铁路、水路和民航。
基于春运平均运距大于全年平均运距且末端分散这一特性，铁路运输成为春运的首要交通方式：与民航相比，运能大、通达度高；与公路相比，运距长，受天气影响小；与水路相比，运速快、覆盖面广。
BP神经网络在道路运输信用管理系统中的应用
BP神经网络在道路运输信用管理系统中的应用
BP神经网络可以用于预测道路运输企业信用评级。
信用评级是评估企业信用状况的重要方法之一，而BP神经网络可以通过对历史数据进行训练，建立信用评级模型。
该模型可以综合考虑多个指标，如企业规模、运输安全记录等，准确预测企业信用评级，为业务合
作提供参考依据。
BP神经网络可以应用于道路运输信用风险评估。
在道路运输过程中，存在着各种风险，如货物损失、交通事故等。
使用BP神经网络可以对这些风险进行评估和预测，提前采取措施避免潜在风险的发生，加强对信用风险的控制。
BP神经网络还可以应用于道路运输信用异常检测。
在道路运输过程中，存在着一些异常情况，如车辆异常行驶、运输文档异常等。
基于BP神经网络的异常检测模型可以对这些异常情况进行识别和预警，及时采取措施保障运输安全和信用稳定。
BP神经网络可以用于优化道路运输信用评价指标权重。
信用评价指标的权重分配直接影响到评价结果的准确性和可靠性。
而BP神经网络可以通过不断调整和优化各个指标的权重，提高评价结果的准确性和可靠性，并根据实际情况进行动态调整。
BP神经网络在道路运输信用管理系统中具有广泛的应用前景。
通过BP神经网络的应用，可以提高道路运输企业的信用评级准确性，加强信用风险控制，提高异常检测的精度，优化评价指标的权重。
这些应用将有助于提高道路运输信用管理的效率和精确性，推动道
路运输行业的可持续发展。
BP神经网络在铁路估算指标预测中的应用
路桥建设
Ｂ Ｐ 神经 网络在铁路估 算指标预测 中的应 用
摘要： 基 于 神经 网络 强大 的 非线 性 映射 能力 ， 提 出可利 用Ｂ Ｐ 神经 网络 来预 测 铁路 估 算指标 ， 详 细 介 绍 了Ｂ Ｐ 神经 网络 的基 本 原理 以及指标估算模 型的建立， 指 出该模型可对不同情况 的工程估算指标进行合理的预测。通过分析可以得知： 运用神经网络进行指标 测算， 能够 方便 更新 数据 ， 以仿 真 的方 法做 出预测 ， 不必 重 新进 行数 据 分析 、 选 择 函数模 型等 工作 ， 大 大节 省 了人 力与 时 间 ， 对项 目投 资决策 具 有 一定 的参 考价 值 。 关 键词 ： 估 算指标 ， 神 经 网络 ， 预 测 分析 数。 只 有在 确定 这 些单 元 和层数 的基础 上 ， 才 能 进行 合 理规 划设 计 ， 为 模 型正 常 运行 和工作 奠定基 础 。 需要 注 意的是 ， 在建 立模 型 的时候 ， 要选 取影 响估算 指
Ｃ ： ∞ ， ． ｂ
在 这个 公 式 当中 ， ∞ ， 为 隐含 层至 输 出层 的连 接权 。
（ ４ 计 算 输 出层单 元 的输 出 ：
＝
２ 、 Ｂ Ｐ 神经 网络 的结构 及 工作原 理
的Ｂ Ｐ 网络 进 行预 测 。
具体 的训 练过 程 需要 按 照 以下步 骤进 行 ： （ １ 计 算 隐含 层各 单 元 的输入 ｏ ：
：
∑（ ｏ ・ ， Ｊ ＝ １ ， ２ ， … ， Ｐ
在这 个公 式 当 中 ， ｍ 为输 人层 至 隐含 层 的连接 权 ， ｐ 为 隐含 层 单元 数 。 （ ２ 肼 算 隐含层 各 单元 的 输 出ｂ ， 激发 函数 采用 Ｓ ｉ ｇ ｍｉ ｏ ｄ ￣ ｉ 数：
基于人工神经网络的铁路货运车辆制动距离预测研究
基于人工神经网络的铁路货运车辆制动距离预测研究关键词：人工神经网络、铁路货运、制动距离预测人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟神经系统结构和功能的数学模型，可以处理大量信息并进行各种模式识别活动。
基于此，人工神经网络已经广泛应用于许多领域，如医疗、金融、工业等等。
其中，铁路货运车辆制动距离预测也是一个适用领域之一。
铁路货运是国家经济发展的重要组成部分，而铁路货车的制动距离问题一直是铁路运输中的一个重要研究领域。
在铁路运输中，铁路货车的制动距离是指由车辆的运动状态、质量、弯曲半径、道岔类型、制动器类型等因素决定的车辆制动时停止的距离。
因此，准确预测铁路货车的制动距离是保证货车行驶安全和货物安全的重要保障。
传统的制动距离预测方法主要采用经验公式和试验方法，但这种方法的准确性和实用性都有一定的限制。
基于人工神经网络的铁路货车制动距离预测方法可以解决这些问题，因为它可以学习和理解数据的规律，并通过已知的数据对制动距离进行预测。
神经网络是由许多简单的神经元组成的复杂系统，其中每个神经元都有输入和输出，并且通过权重和偏差进行信号的传递和处理。
人工神经网络建立在这种基础上，根据输入和输出数据的关系来训练网络，使网络能够学习和适应更广泛的数据集。
在铁路货运车辆制动距离预测中，人工神经网络的应用可以分为以下几个步骤：1. 数据预处理首先，需要收集铁路货车的运动状态、质量、弯曲半径、道岔类型、制动器类型等因素的数据。
在收集数据的同时，需要对数据进行清洗、去噪和归一化等预处理，以保证数据的准确性和可靠性。
2. 神经网络的设计然后，需要选择合适的神经网络模型，并设置其输入和输出层。
一般来说，可以采用多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）模型，将不同的因素作为输入节点，将制动距离作为输出节点。
3. 神经网络的训练在设计好神经网络之后，需要使用已有的数据集对其进行训练。
BP神经网络在道路运输信用管理系统中的应用
BP神经网络在道路运输信用管理系统中的应用BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有较强的非线性映射能力和适应性。
在道路运输信用管理系统中，BP神经网络可以应用于以下几个方面：一、信用评估：道路运输企业在运营过程中，需要与各类合作伙伴（如货主、运输公司、承运人等）建立信任关系。
BP神经网络可以通过学习历史数据，分析企业的运输记录、支付记录、投诉记录等信息，从而评估其信用水平。
根据评估结果，可以制定不同的合作政策，如降低合作门槛、提供更多信用担保等。
二、风险预测：道路运输行业存在着各种潜在风险，如货物滞留、车辆事故、资金风险等。
BP神经网络可以通过对历史数据的学习，识别出运输过程中可能出现的风险因素，并进行预测。
基于预测结果，可以采取相应的措施，如选择更可靠的运输方式、加强车辆维护等，以降低风险发生的概率。
三、异常检测：BP神经网络可以对道路运输系统中的异常事件进行检测和识别。
当运输车辆行驶轨迹异常、货物丢失或损坏、运输记录出现错误等情况时，BP神经网络可以通过学习历史数据的模式，自动判断是否出现异常，并及时发出警报。
这可以帮助企业及时发现问题，并采取措施进行处理和调整。
四、运输优化：BP神经网络可以通过学习历史数据，分析不同的运输需求和运输模式，找出最佳的运输方案。
可以根据货物种类、运输距离、运输时间等因素，优化运输路径，提高运输效率。
BP神经网络还可以对企业内部的运营过程进行优化，如进行车辆调度、货物配送等，以提高整体的运输效益。
BP神经网络在道路运输信用管理系统中具有广泛的应用潜力。
通过对历史数据的学习和分析，可以实现信用评估、风险预测、异常检测和运输优化等功能，提高道路运输行业的管理水平和服务质量。
改进的神经网络及其时序组合模型在铁路客运量上的预测
改进的神经网络及其时序组合模型在铁路客运量上的预测改进的神经网络及其时序组合模型在铁路客运量上的预测一、引言随着经济的发展和人民生活水平的提高，铁路客运量成为衡量国家经济发展和社会发展水平的重要指标之一。
准确地预测铁路客运量对于铁路部门的决策制定、运力调配和资源管理具有重要意义。
然而，由于铁路客运量受到多种因素的影响，如季节性、节假日、经济周期等，传统的统计模型在预测上往往存在精度不高的问题。
为了解决这一问题，改进的神经网络及其时序组合模型被提出并应用于铁路客运量的预测。
二、神经网络模型神经网络是一种由多个节点组成的计算系统，通过计算节点间的连接权重，在不同节点间传递信息来完成任务。
在铁路客运量预测中，神经网络模型可通过分析历史客运量数据，构建模型并预测未来客运量。
常见的神经网络模型有BP神经网络、RNN神经网络和LSTM神经网络等。
传统的BP神经网络模型是一种前馈神经网络，适用于函数逼近和分类等问题。
在铁路客运量预测中，BP神经网络模型能够通过多层神经元的连接和反向误差传播算法进行训练和拟合，从而得到较好的预测效果。
RNN神经网络模型是一种能够处理时序数据的神经网络模型，适用于具有时序关联性的问题。
在铁路客运量预测中，RNN神经网络模型能够通过将当前时刻的输入与前一时刻的隐状态进行连接，从而捕捉时间序列的依赖关系。
然而，传统的RNN神经网络模型存在梯度消失和梯度爆炸问题，对长期依赖关系的建模能力有限。
为了解决传统RNN神经网络模型的问题，LSTM神经网络模型引入了长短期记忆单元，能够对长期依赖关系进行建模。
在铁路客运量预测中，LSTM神经网络模型通过选择合适的时间窗口，从而在保持时间序列完整性的同时提高预测精度。
三、时序组合模型时序组合模型是将多个时序模型结合起来进行预测的模型。
在铁路客运量预测中，我们可以将改进的神经网络模型与传统的统计模型结合，从而充分利用各模型的优势，提高预测精度。
常见的时序组合模型有移动平均模型（MA）、指数平滑模型和ARIMA模型等。
基于BP神经网络的铁路客流量预测研究
基于BP神经网络的铁路客流量预测研究提要铁路客流量的影响因素既来自于顾客的需求，也来自于铁路系统的供给，根据这些影响因素选取样本，利用BP神经网络的非线性映射特性进行网络训练及预测，结果客观可靠，从而为铁路系统的管理工作提供了有力的支持。
关键词：铁路客流量；BP神经网络：预测文献标识码：A铁路运输在社会生活中占有极为重要的地位，它是国民经济活动中必不可少的重要组成部分。
随着社会的发展，铁路客流量呈现出不断增长的趋势，铁路运输管理部门应做好铁路客流量的预测工作，提前做好准备，从而保证旅客顺利出行。
一、铁路客流量预测研究现状一些学者对铁路客流量预测进行了相关研究，如常国珍、张前登(2008)采用时间序列分析方法对我国铁路客流量进行预测；沈家军、王炜、陈峻(2007)为了科学准确地预测近期公交客流量，提出了应用灰色马尔可夫模型进行预测的方法；田艳君、毛月华、李克(2007)通过对某市公路客运量数据特征的分析，建立了基于支持向量机的客流量预测方法。
这些方法主要是从客流量随时间的变化规律进行研究的，属于时间模型预测法，这类方法要求环境相对稳定，因此在应用中存在一定的局限性。
陈翠利、黄志彤(2008)按照客运专线客流的形成原因将其分为趋势客流、诱发客流和转移客流，根据各部分客流的自身变化特点，分别采用不同的模型或方法进行预测，最后给出了总体客流量预测的计算方法；这种方法虽然界定了三部分客流量的范围，但是从实际来讲，三者之间时界限不可能完全划分清晰。
转移客流和诱发客流在实际中会有极少部分和趋势客流相重合，同时还会有其他因素形成的微小客流而不被归入这三部分，因此这种方法也存在一定的问题。
铁路客流量受多种因素的影响，不仅仅是时间的函数。
因此，本文利用BP 神经网络具有高度非线性关系的映射能力，可以实现M维欧氏空间到N维欧氏空间的任意映射这一特点，把影响铁路客流量的各种因素作为输入，建立起与客流量之间的映射，从而对客流量进行预测。
铁路货运量预测的改进BP神经网络方法
Ｏ 引
言
好 的非线 性映射 能 力和很 强 的 自学 习 、 自适应 能力
铁 路 货 运 量反 映 国 民经济 各个 部 门对 铁 路 运 输的需 求 ， 是安 排 铁 路 建设 和 运 营 的重 要 依 据 ， 也
摘 要 ： 铁 路货 运量 与其 影 响 因素之 间存 在 着 复杂 的非 线性 关 系， 统 的 Ｂ 传 Ｐ神 经 网络 模 型 能对 非线 性 系统进行 很好 的拟 合 ， 模 型 的预 测 能力 不强 ．通过 单位根 检 验 ， 但 可知 铁路 货 运 量及其 影响 因素 的 时序 列 数 据是 非 平稳 的 ．本 文通 过 分 析 Ｂ Ｐ神 经 网络 的传 递 函数 对 非平稳 时间序 列预 测的不 利影 响 ， 出用差分 法对输 入数 据进 行预 处理 ， 提 在此 基 础上 建 立 了铁 路货 运 量预 测 的 改进 Ｂ Ｐ神 经 网络 模 型 ， 通 过 实例 计 算 说 明 了这种 并 改进 Ｂ Ｐ神 经 网络 方 法 对 提 高铁 路 货 运 量 预 测 精 度 的 有 效 性 ， 后 利 用 该 模 型 对 最
ＢＡＩＸｉｏ ｙ ｎ ａ — ｏ ｇ，Ｌ ＡＮＧ ｏ ｘ ａ ｇ Ｍａ — ｉｎ
（ｃｏｌ ｆ ｒｆｃａｄＴａｓ ｒ ｔｎ Ｂ ｉ ｇＪ ｏ ｎ ｎ ｅｓｙ Ｂ ｉｎ ０４ ，Ｃ ｉ ） Ｓｈｏ ｏ ａ ｉ ｎ ｒｎｐ ｔｉ ， ｅｉ ａｔ ｇＵ ｉ ｒｔ， ｅ ｉ １ ０４ ｈｎ Ｔ ｆ ｏ ａｏ ｊ ｉ ｏ ｎ ｖ ｉ ｊｇ ０ ａ
ｔｒｕ ｈ ａ ｘ ｅ ｍｅ ｔｌｃ ｍｐ ｔｔｏ ｎ ｄ ｔｅ ｈｅｒ ｉ ｙｆｅｇ ｔｖ ｌｍｅ ｉ ０ ｈｏ ｇ ｎ ｅ ｐ ｒ ｎ ｏ ｕ ｉｎ，ａ ｈ ｎ ｔ ａｌ ｒｉｈ ｏｕ ｎ２ ０６ —２ ０ ｙ ａ ｓｆｒ ｃ ｓ ｙ ｔｅ ｉ ａ ａ ｗａ ０１ ｅ ｒ ｉ ｏ ｅ ａ ｔｂ ｓ ｈ ｍｏ ｅ ． ｄ １
基于多因素的铁路货运量BP神经网络预测研究
基于多因素的铁路货运量BP神经网络预测研究摘 要：铁路货运量作为铁路运输生产的基础工作之一，是铁路运输企业制定正确市场营销战略的前提条件。
本文在对铁路运输影响因素进行定性及定量分析的基础上，选取了国内生产总值、第二产业比重、原煤产量、原油产量等10个指标作为影响因素，运用BP神经网络模型构建它们与铁路货运量之间的复杂映射，从而对铁路货运量进行预测，并以近12年铁路货运量为实例进行验证。
关键词：铁路货运量；预测；BP神经网络0 前言铁路货运量是指一定时期内以重量单位计算的由铁路实际运输的货物数量，它是货运市场中重要的基础数据，也是处理好铁路内部各部门协调发展的前提。
科学、准确地预测铁路货运量是安排铁路运输生产，最大限度发挥铁路运能的理论依据。
目前，对铁路货运量预测的方法，主要包括时间序列（算术平均，移动平均，加权平均，指数平滑等）预测法［1-2］，灰色预测法[3-4]，ARMA预测模型，马尔可夫预测模型[5]或者综合以上两种或者两种以上方法进行组合预测[6]的方法等。
虽然这些预测方法所用的模型各不相同，但究其实质，其做法均是从时间序列中找规律，利用历年的货运总量数据通过各自的模型预测出未来的货运总量，属于因果分析，趋势预测，即只能反映变化趋势，而不能反映出影响货运量的内部因素对货运量的影响，故这些方法还是存在着一定的局限性。
近年来，虽然人们越来越认识到对货运量内部影响因素进行研究的重要性，但是这一方面的具体研究成果仍然较少，且大部分的研究对各影响因素的分析均只有定性分析而缺少定量分析。
如文献［7］、［8］都首先对影响铁路货运量的因素进行了定性分析，建立神经网络模型对运量进行预测，但文献中影响因素均为人为给出，并未对各影响因素进行定量分析，带有一定的人为主观色彩。
本文将在定性分析影响我国铁路货运量的因素的基础上，从中选取一些影响因素，然后对这些因素进行关联度的定量分析，得出各因素与铁路货运量之间的量化关系，将与铁路货运量有密切关系的影响因素带入所设计的BP神经网络，实现各因素与铁路货运量的复杂映射，从而对铁路货运量进行预测。
基于神经网络的货运量预测算法研究
基于神经网络的货运量预测算法研究近年来，随着社会经济的不断发展，货运行业也逐渐成为了一个日益重要的行业。
作为货运行业的关键性指标，货运量的预测变得越来越重要。
为了保证货运行业的稳定发展，研究基于神经网络的货运量预测算法已经成为了当前最为热门的课题之一。
一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它通过神经元之间的相互作用来解决不同的问题。
神经网络算法是一种非线性的算法，它可以对复杂的模型进行预测，并且具有很强的鲁棒性和泛化能力。
二、基于神经网络的货运量预测算法通过对货运量的历史数据进行分析和处理，可以得到一些有用的信息，比如说货运量的趋势、周期性、季节性等。
这些信息可以被用来训练神经网络，从而建立起一个可靠的货运量预测模型。
下面是基于神经网络的货运量预测算法的基本步骤：（1）数据采集：从货运港口、物流公司等场所中采集货运量的历史数据。
（2）数据预处理：对采集到的数据进行去噪、平滑、标准化等预处理操作，以便于后续建模操作。
（3）模型建立：根据预处理后的数据进行神经网络的拓扑结构设计、神经元的数量选择等。
（4）模型训练：通过将历史数据输入神经网络进行训练，使得模型具有较强的预测性能。
（5）模型测试和评估：通过将部分历史数据输入到训练好的模型中，验证模型的准确性和预测能力，并对模型进行调整和改进。
（6）模型应用：利用训练好的模型对未来的货运量进行预测，并在实际应用中不断优化和改进模型的性能。
基于神经网络的货运量预测算法具有以下特点：1. 非线性可拓展性：神经网络能够建立非线性的模型，可以契合复杂的数据分布。
2. 学习能力强：神经网络指标可以不断地调整来复现数据，模型参数的处理能力较强，更适合于复杂的环境下进行模型训练。
3. 噪声抗干扰能力强：神经网络具有较好的噪声抗干扰能力，能够有效地处理输入中的不确定性因素。
三、神经网络货运量预测算法的应用实例基于神经网络的货运量预测算法已经在实际应用中很成功地进行了推广和应用。
基于BP网络的铁路货运量预测
如果节点 ｆ 为输 出节点， 则有
６＝０ （ ｆ １— ０ｆ Ｉ一 ０） ）（ｉ ｉ （） ４
Ｄ 为节点 ｉ 上一层的节点总数。 程包括正向传播和反 向传播。 在正向传播过程中， 输入 式中： 如果节点 ｆ 为隐含节点 ， 则有 信息从输入层经隐含层加权处理传向输出层 ， 经作用函
Ｘ ５
Ｂ 网络学习算法的误差准则为通过学习调整权值 Ｐ
２ Ｂ 神 经网络原理 Ｐ
Ｂ Ｐ神经网络（ａｋＰｏ ａａ ｏ Ｎ ） Ｂ ｃ —ｒｐ ｇｔ ｎ Ｎ 是一种反向传 ｉ
递 并修 正误 差的 多层前 馈映射 网 ， 当前 应 用最广 的一 是
Ｗ 使得偏差 ＜ ￡ 。权值 Ｗ 的调整采用梯度下降法
数运算后得到的输 出值和期望值进行比较 ， 若有误差， 则误差 反向传播， 沿原先的连接通路返回， 通过逐 层修
三
６＝ （ ） ６ ｆ ｆ １一 ｊ ｗ
， Ｉ 一
（ ５ ）
Ｘ 的输出。 改各层神经元的权系数 ， 减小误差 ， 如此循环直到输 出 式中 ： 为隐含层节点 ｆ 为增加网络训练速度和收敛效果 ， 通常增加…个 满足要求为止【。 ２ Ｊ “ 惯性冲量” 。有 项
表现出相对的有限性 ， 在市场运能供给一定的条件下 ，
货主和运输企业总是选择运输最能增值的货物 ， 以充分
利用有限的运能 ， 追求实现各 自的利润最大化。 从社会 经济和交通运输的相互依存和发展的宏观角度来看 ， 高 附加值货物运量增长是社会经济发展的必然产物 。社 会经济发展要求运输资源不断优化 ， 运输企业要逐步实 现其运输结构的升级和技术装备的发展。 由此可见， 货
要 性 。 以煤 为例 构建 了基 于 Ｂ 并 Ｐ网络 的预 测 模型 ， 通过 对该模 型 的训 练 ， 到 了较 好 的预 得 测效果 ， 出了可 利 用 Ｂ 提 Ｐ神 经 网络 对 其他 货
基于BP神经网络的铁路货运客户满意度评价模型
圈一 饕
基 于 Ｂ Ｐ神 经 网 络 的 铁 路 货 运 客 户 满 意 度 评 价 模 型
杨 小 凤 等
表 １ 铁 路 货 运客 户 满 意 度 指标 体 系
３ 基 于 ＢＰ神 经 网 络 的 铁 路 货 运 客
户 满 意 度 评 价 模 型
铁 路 货运 客 户满 意 度评 价 是 一个 巨大 的非 线 性 系 统 ，其影 响 因素 之 间的 关 系相 当复 杂 ，而 客 户满 意 度 评 价 是 建立 在 以 往大 量 的 数据 “ 经验 ”之 上 ，采 用大
隐含 层 ： ＝０２ １ ，Ｚａ￣ 肚 ， 一 ） ｋ ２ （ ，
（ 示 。从 此体 系 中可 以看 出 ，二 级指 标是 基 础指 标 ，是 ３ ）
输出层：
（ 一０ ） １ （ ～０ ） ０
（） 整个 评价 的 基础 ；一 级 指标 是过 程 指标 ，其 评价 值是 ４ 由二 级 指 标 的 评 价 结 果 得 出 ； 目标 指 标 是 最 终 结 果
以需 要 首先 确 定主 要 的影 响 因素 ，建 立客 户满 意度 指
（ ）从 训 练 数 据 集 ｛ ，中取 １ 训 练 对 象 ，将 标体 系。 １ ｝ 个
２ 铁路货 运客户满 意度指 标体 系
影 响 铁 路 货 运 客 户满 意 度 的 因 素 主 要 有 ４ 方 个 面 ：①货 场设 施 ，包 括装 卸 机具 配 置情 况 、货场 安全
水 平 ，促 进 铁 路 货 运 可 持 续 发 展 。客 户 满 意 度 评价 模 型 是 铁路 货运 部 门评 价 其 客 户满 意 度 的 关 键 问题 。本 文在 以 往 参 考 文献 和 实 际工 作 调 查 的基 础 上 ，综 合考 虑 多种 因素 ，建立 了基于 Ｂ 神 经 Ｐ
基于ABC和BP神经网络的铁路货运成本预测研究
Ｗ Ｉ 路 货运 管 理 和有 效 控 制 成本 还 有 欠 缺 ， 人 工 神 经 网络 由 于 其 品 。作业 成 本 计算 法 体 现 了 “ 业 而 作
产 的 提 供 准 确 及 时 的成 本 信 息 ， 铁 路 具 有 很 强 的 学 习 能 力 ， 以弥 补 其 消 耗 资 源 ， 品 消 耗 作 业 ” 产 品 是 可
准 对 分 析 预 测 运 输 产 品 成 本 有 着
ｉ 摘 要：运用作业成本法， 结合Ｂ 神经网络理论建立铁路货运成 Ｐ
至 关 重要 的 作 用 。通 常 ， 业 选 择 企
；本预测模型。通过案例分析， ｌ Ｐ 得ｌＢ 神经网络可以更准确的预测 ｌ
ｊ 铁路货运成本 费用的结论 。
制 造 成 本 法 分 配 间 接 成本 ， 种 方 这
货运部 门 从 容应对 复 杂 的市 场 环境 他 预 测 方 法 的 欠 缺 。
成本形成过程 ， 它适 合 于 间 接 成 本 铁 路 运 输 是 许 多 中 间 活 动 的
的 先 决 条 件 。 路 运 输 成 本 预 测是 铁
铁 路 货 运 部 门 的 运 输 成 本 与 远 远 大 于 直 接 成 本 的 部 门 和 行 业 。
Ｃｏ ｔ ｇ ＡＢ ， ｓｉ ， Ｃ） 它是 基 于作 业 消 耗 ｎ
ｊ ｔ ｎｐ ｒｃｓ ｒ ｓ ｏ ｏｔ ａ ｔ
的资源量 （ 资源动因 ）将资源耗费 ，
量 分 配 到 作 业 中心 库 形 成 作 业 成 本 ， 基 于 产 品 对 作 业 的 消 耗 量 再
八
作 将 理预测铁路运输成本 ， 为铁 的 动 态 可 变 性 及 学 习功 能 等 方 面 （ 业 动 因 ） 作 业 成 本 分 配 到 产
神经网络方法在物流预测中的应用
神经网络方法在物流预测中的应用吴边【摘要】随着我国社会主义经济的快速发展，我国国内的各行各业都得到很大的发展空间，同时也促使了很多新兴产业的形成，物流行业就是其中之一。
物流将在未来我国经济社会中得到更大的重视，不同地域的产品或货物之间的运送都是需要利用物流企业来完成的。
但是在物流中也存在一定的问题，比如物流的时间预算很难以完全准确等。
基于这样的情况，为了完善整个物流系统，提出了采用神经网络技术来弥补物流中的这一缺陷。
【关键词】物流；神经网络U652.1+2A1672-5158（2013）07-0173-021 物流预测及其现有的解决方法由于我国地域广泛，物流路途较远。
因此在我国社会状态下的物流在货物运送过程中出现一些不确定情况是非常常见的。
这也就说明对于物流行业的预测其实就是对人们不确定的未来的事件进行估计，同时将产生这些不确定时间的几率尽可能的降到最低。
同时我们也可以看出，预测的存在价值就在于未来的变化，如果在物流过程中是不存在不确定事件的，那么物流预测就没必要进行。
基于这种情况，可以说对物流进行预测就是对未来事件进行一定程度上的把握。
首先预测物流需要了解为什么会产生不确定事件；其次是明确不确定事件发展的方向和趋势；最后是分析不确定事件发生后的现实情况，以此为基础对未来事态的发展进行估计，尽可能的在最短时间内找出解决问题的根本。
物流行业在我国是一个新兴产业，最初的发展尤为重要。
因此做好物流预测对整个物流行业的发展前景起到至关重要的作用。
物流预测可以将不确定事件发生时的被动情况变为主动，当工作人员已经因为预测出到不确定事件发生，那么他们会制定相应的应急方案，那么在不确定事件发生时，工作人员只需要按方案采取行动即可。
物流预测也对减小物流企业损失有很大的帮助，同时也是一股促进物流行业发展的巨大推动力。
在物流行业中的预测，也是需要以现实市场传递过来的消息以及环境、距离等具体因素为基础，在通过相关的神经网络技术进行物流预测。
基于MATLAB的BP神经网络组合预测模型在公路货运量预测中的应用
基于MATLAB的 神经网络组合预测模型在公路货运量预测中的应用杨云超， 吴 非， 袁振洲(北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室， 北京 100044）摘要： 采用BP 神经网络建立公路货运量组合预测的理论模型， 灵活利用神经网络通过自适应自学习能够拟合任意非线 性函数的功能， 有效克服传统的组合预测方法在实际应用中把数据间的关系强加给某一类函数的不足， 并借助于先进的数学 计算软件MATLAB 进行简单的编程， 大大降低模型的计算难度， 实例证明该方法具有更高的预测精度。
关键词： BP 神经网络； 货运量； MATLAB ； 组合预测中图分类号： U491.113 文献标识码： A 文章编号： 1002-4786（2010）04-0207-03 DOI ： 10.3869/j.1002-4786.2010.04.063BP Neural Network Combination Forecasting Model Based on MATLAB Used in Highway Freight Volume Prediction YANG Yun-chao ， WU Fei ， YUAN Zhen-zho u（MOE Key Laboratory for Urban Transport a ti on Complex Systems Theory and Technology ， Beijing Jiaotong University ，Beijing 100044， China ）A b s tract ： A new theory model is brought forward and the model based on BP neural network is used in highway freight the neural network can shortage effectively that volume combination forecasting. This model flexibly applied the capability that fit any non -l inear function by self -adaptation and self -l ear ning ， avoiding the traditional combination forecasting method forces the relationship amo ng the MATLAB ， some simple program is proved that this method has high - data on some sort of function in the application. With the help of compiled. It decreases the difficulty of calculation. The exam ple has er prediction precision.Key w ord s ： BP neural network ； freight volume ； MATLAB ； combination for ecast 引言 运输需求预测是公路网规划、 区域发展规划、 基础建设投资决策及运输生产组织管理的基础， 对 交通运输需求的预测分析具有重大的社会意义和经济意义。
BP神经网络在物流预测中的应用
x
ok 表示输出层第 k 个节点的输出。
（1）信号的前向传播过程 隐含层第 i 个节点的输入 neti：
neti wij x j i
j 1
M
（2-1）
隐含层 ( wij x j i )
j 1
M
（2-2）
wij xj
表示输入层第 j 个节点的输入，j=1,…,M；
表示隐含层第 i 个节点到输入层第 j 个节点之间的权值；
i 表示隐含层第 i 个节点的阈值；
( x ) 表示隐含层的激励函数；
wki ak
表示输出层第 k 个节点到隐含层第 i 个节点之间的权值，i=1,…,q； 表示输出层第 k 个节点的阈值,k=1,…,L； 表示输出层的激励函数；
关键词：物流预测，神经网络，BP 算法
Abstract：Because of their own reasons, Logistics forecast exists serious nonlinear problems, and it is difficult to accurately establish the model. Artificial neural networks for solving nonlinear problems and the difficulty establish model has a unique advantage. According to this idea, the paper proposes to use BP network to solve the problem of logistics forecasting. The paper established prediction process model by using BP neural network based on the basic theory of the introduction of artificial neural network, and use MATLB to realize the construction and prediction of process model, which contribute to good experimental results. It shows that the neural network is an effective method to solve this kind of problem. Keywords: Logistics forecast, Artificial neural networks, BP network
基于BP神经网络的铁路货运量组合预测
Combined Forecast of Railway Freight Volume Based on BP Neural Network 作者： 杜波 刘凯
作者机构： 北京交通大学交通运输学院,北京100044
出版物刊名： 物流技术
页码： 92-94页
主题词： BP神经网络 组合预测 铁路货运量 模型
摘要：在介绍了BP神经网络及组合预测的基础上分别采用灰色预测法、S曲线以及指数函数对昆明市铁路货运量的历史数据进行了单项拟合预测，再利用BP神经网络对三项拟合预测结果进行了组合预测。
结果表明，基于BP神经网络的组合预测方法比单一预测方法在预测精度上有很大提高，验证了该方法的有效性。
BP神经网络在铁路客运市场时间序列预测中的应用
BP神经网络在铁路客运市场时间序列预测中的应用
侯福均;吴祈宗
【期刊名称】《运筹与管理》
【年(卷),期】2003(012)004
【摘要】铁路客运市场受多个因素的影响,而且这些作用多是非线性的.时间序列预测实质上是实现一个非线性映射.由于具有任意个隐层节点的前馈神经网络可以以任意精度逼近一个连续函数,因此,目前得到普遍应用的是采用BP算法的多层前馈神经网络.本文探讨用人工神经网络的反向传播(BP)算法研究铁路客运市场的时间序列预测.数值计算结果表明该方法预测精度较高,方法简单易行,为铁路客运市场预测研究提供了新的途径.
【总页数】3页(P73-75)
【作者】侯福均;吴祈宗
【作者单位】北京理工大学,管理与经济学院,北京,100081;北京理工大学,管理与经济学院,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】F53:O211.67
【相关文献】
1.改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用 [J], 王卓;王艳辉;贾利民;李平
2.支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用 [J], 夏国恩;曾绍华;金炜东
3.改进BP神经网络在铁路客运量预测中的应用 [J], 于波;丁源
4.时间序列ARIMA与BP神经网络组合模型在CPI预测中的应用 [J],
5.ARIMAX多元时间序列和BP神经网络组合模型在居民消费结构预测中的应用[J], 邢艳春;高腾飞
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ｄ ：０３ ７￣ｉ ｎ１０ ．３ １ ０ ２０ ．６ 文章编号 ：０ ２８ ３ （０ ２ ０ ．２ ３０ 文献标识码 ： 中图分类号 ： ２ ４１ ＯＩ１ ． ８ ．ｓ．０ ２８３ ． １． ０ ４ ７ ｓ ２ ６ １０ ．３ １２ １ ） ６０ ３ —２ Ａ Ｕ ９．
铁路货运 量需求预测 在国家和 区域 经济发展规 划中具有 重要 作 用 ， 确 的预 测 结 果有 利 于提 高 铁 路 系统 的 运营 效 准
Ｃ ｍ ｕｅ ｎ ｉｅｒ ｇａｄ ｐ ｌ ａｉｎ 计算机工程与应用 ｏ ｐ ｔｒ ｇｎｅｉ ｎ Ａ ｐｉ ｔ ｓ Ｅ ｎ ｃ ｏ
Ａｄ Ｂ ｏｔＢ 神 经 网络在铁路货运量预测 中的应用 ａ ｏｓ Ｐ
李 松， 解永乐， 王文旭
ＬＩＳ ｎｇ ＸＩ Ｙｏ ｇｌ， ＡＮＧ Ｗ ｅ ｘ ｏ ， Ｅ ｎ ｅＷ ｎｕ
Ｃ ｍｐ ｔ ｒ ｎ ｉ ｅ ｒ ｇａ ｄ ｐｉａｉｎ ， ０ ２ ４ （ ） ２ ３ ２ ４ ｏ ｕｅ ｇｎ ｅ ｉ ｎ ｌ ｔ ｓ ２ １ ， ８ ６ ：３ － ３ ． Ｅ ｎ Ａｐ ｃ ｏ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｒ ｅ ｓ ｒ ｃ ： ｎ ｏ ｄ ｒ ｏ ｉ ｒ ｖ ｒ ｄ ｃ ｉｎ ａ ｃ ｒ ｃ ｆ ｅ ｒ ｌ ｅｗｏ ｋ ｍｏ ｅ 。 ｒ ｄ ｃ ｉｎ ｍｏ ｅ ｒ ｓ ｎ ｅ ａ ｅ ｎ ｃ ｍｂ ｎ ｄＡｄ ｔ ｍｐ ｏ ｅｐ ｅ ｉ ｔ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｄ ｌ ａ ｐ ｅ ｉｔ ｄ ｌ ｓ ｅ ｅ ｔ ｄｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｏ ＢＰ ｎ ｏ ｉｐ ｉｅ — ａ ｏ ｔａｇ ｒｔ ｍ ｎ ｅ ｒ ｌ ｅｗｏ ｋ Ｔ ｅ ｅ ｃ ｅ ｃ ｆ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｐ ｅ ｉｔ ｎ ｍｏ ｅ ｓｐ ｏ ｅ ｙ ｐ ｅ ｉｔ ｇ ｔ ｅ ｒ ｉ ｙ ｆｅｇ ｔ Ｂｏ ｓ ｌ ｏ ｉ ｈ ａ ｄ ＢＰ ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ． ｈ ｆ ｉ ｎ ｙ ｏ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｒ ｄ ｃ ｉ ｄ ｌｉ ｒ ｖ ｄ ｂ ｒ ｄ ｃｉ ａｌ ｎ ｉ ｔ ｏ ｎ ｈ ｗａ ｒ ｉ ｈ ｖ ｌ ｍｅ ｓａｉｔ ａ ａａ ｆｏ ｔ ｅ １ ９ ｏ ２ ０ ｉ ａ Ｔ ｅ ｃ ｍｐ ｔ ｒｓ ｏ ｕ ｔｔｓｉ ｌ ｔ ｍ ９ ９ ｔ ０ ９ ｉ Ｃｈ ｎ ． ｈ ｏ ｕ ｅ ｉ ｌｔｏ ｓ ａ ｅｓ ｏ ｈ ｔ ｈ ｓｍｏ ｅ ｓｅ ｅ ｔ ｅ ａ ｄ ｓ ｉ ｂ ｅ ｃ ｄ ｒ ｈ ｎ ｍｕ ａ ｉ ｎ ｖ ｈ ｗｎ ｔ ａ ｉ ｈ ｔ ｄ ｌ ｆ ｃｉ ｎ ｕ ｔ ｌ ， ｉ ｖ ａ ｈ ｓｈ ｇ ｅ ｏ ｅ ａ ｔ ｇ ａ ｃ ｒ ｃ ， ｎ ｐ ｌ ａ ｌ ｒ ｃｉ ｅ ａ ｉｈ ｒｆ ｒ ｃ ｓｉ ｃ ｕ ａ ｙ ａ ｄ ｉ ａ ｐ ｉ ｂ ｅｔ ｐ ａ ｔｃ ． ｎ ｓ ｃ ｏ Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｅ ｉｔｏ ｆｒ ｉ ｙ ｆｅ ｇ ｔ ｏｕ ｙ ｗｏ ｄ ： ｒ ｄ ｃｉ ｎ ｏ ｌ ａ ｗａ ｉ ｈ ｌ ｍｅ ＢＰ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ Ａｄ Ｂｏ ｓ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｒ ｖ ； ｅ ｒｌ ｔ ｒ ； ａ ｏ ｔ ｌｏ ｉ ｎ ｈ
摘
要： 为提 高Ｂ 神经 网络预 测模 型的预 测准确性 ， ＡｄＢｏ ｓ算法和 Ｂ 神 经网络相 结合 ， 出了一种 ＡｄＢ ｏｔ Ｐ神经 网络 Ｐ ￣ ａ ｏｔ Ｐ 提 ａ ｏｓ Ｂ
预测模型 。将 该预测模型应用 于我 国 １ ９ 年－ ２ ０ 年铁路 货运 量 的历 史统计数据 ， ９９ － ０ ９ 进行有 效性验证 ， 结果表 明该模 型对铁路 货 运量预测是有效 、 可靠的 ， 且具有较 高的预 测精度 ， 可应用 于实际预测 。 关键词 ： 铁路 货运 量预测； Ｐ 经网络； ｄ Ｂ ｏｔ 法 Ｂ神 Ａ ａ ｏ ｓ算
同理 ， 出层节点的输 入 、 出分别为 ： 输 输
Ｐ
率 。 目 常用的预测方 法有回归分析 法 、 模型法 、 前 灰色 马尔可 夫预测法 等 ， 这些预测方 法在精度上并不 理想 ， 但 预测结果 有时存在 明显的滞后性 ， 需要 定性分析进行修 正 。近年来 ， 一 些学 者将神 经 网络引入 到铁路货 运 量预测 中 ， 很多 学者采 用Ｂ Ｐ神经 网络对 铁路 货运 量进行 预测 ， Ｂ 神 经 网络 有两 但 Ｐ 个 明显 的缺 点 ： 是容 易于 陷入 局 部极小 值 ； 是 收敛速 度 一 二 慢， 在解 决 样 本 量少 而 且 噪声 较 多 问题 时效 果 并 不 十分 理 想 。Ａ ａ ｏｓ ｄ ｏｔ Ｂ 算法 能够提高任 意给 定弱预测器的预测精度 ，
河北大学 管理 学院 ， 河北 保定 ０ １０ ７０２
Ｓ ｈ ｏ ｆ ａ ａ ｅ ｎ ， ｂ ｉ ｉ ｅ ｓ ｙ Ｂａ ｄ ｎ ， ｂ ｉ ７ ０ ２ Ｃｈ ｎ ｃ ｏ ｌ Ｍ ｎ ｇ ｍｅ ｔ Ｈｅ ｅ ｖ ｒ ｉ ， ｏ ｉ ｇ Ｈｅ ｅ １ ＷＡＮＧ ｅ ｘ ． ｐ ｉａｉｎ ｏ ａ ｏ ＬＢＰ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｉ ｒ ｄ ｃｉ ｎ ｏ ａｌ ｙ ｆｅｇ ｔｖ ｌ ｍｅ ． ｏ ｇ Ｅ Ｙｏ ｇｅ Ｗ ｎ ｕ Ａｐ ｌｃ ｔ ｆＡｄ Ｂｏ ｓ ｏ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｎ ｐ ｅ ｉｔｏ ｆｒ ｉ ｗａ ｒｉ ｈ ｏｕ ｓ