基于灰色预测法的铁路客运量预测

Predict the Volume of Passenger Transport of Ra il way based on Grey Predicted Method
CU I J ie2qing
( Tianjin Employee Training bases of Railway Bureau of Beijing , Tianjin 300142 ,China)
[
X (1)
(2)
+
X (1) (3) ]
⁝
1 (3)
⁝
- 1 [ X (1) ( n - 1) + X (1) ( n) ] 1 2
X (0) (2)
X (0) (3)
Yn = ⁝
(4)
X (0) ( n)
- 38351 5 1
2283
B=
- 7375 ⁝
1 ⁝
Y =
2396 ⁝
(5)
- 21742 1
Abstract : Predict t he volume of passenger t ransport of railway is t he bases to make passenger t ransport of railway marketing st rategy1 The paper uses grey predicted met hod to p redict t he volume of passenger t ransport of a Railway Bureau and t he variation tendencies of t urnover volume of t he passenger t ransport in t he following years , finds t he volume of passenger t ransport will present t he downward t rend in t he following years ; t he t urnover volume of t he passenger t ransport is on t he rise1 Key words : passenger t ransport of railway ;t he volume of passenger t ransport ; marketing st rategy
预测[1] 是指借对过去的探讨去寻求对未来的了 解 。预测方法包括定性预测方法和定量预测方法两 大类 ,其中定性预测方法包括集体意见法 、头脑风暴 法 、德尔菲法 、情景分析法等 ,定量预测方法包括时间 序列预测法 、因果分析预测法 、灰色预测法 、组合预测 法等 。对客运量发展趋势进行预测是正确制定铁路 客运营销战略的前提和基础 ,文献[2 —5] 在客运市场调 查和分析方面进行了一定的研究 。本文采用灰色预 测法 ,应用 MA TL AB 软件 ,对某铁路局未来的客运 量及周转量做出趋势预测及分析 。
[ 4 ]罗秀云 ,严余松 1 公路铁路旅客运输市场调查与分析[J ]1 西 南交通大学报 ,2000 (3) :239 —2411
[ 5 ]梁倩 1 京津城际旅客运输市场调查及分析[J ]1 铁道运输与经 济 ,1998 (4) :26 —271
68
基于灰色预测法的铁路客运量预 X (0) ]2
n- 1
(10)
2) 绝对误差序列标准差 :
s2 =
∑[Δ(0) ( i) - Δ(0) ]2
n- 1
(11)
3) 方差比 :
C = s2 s1
(12)
4) 小误差概率 :
P = P{ | Δ(0) ( i) - Δ(0) | < π01 6475s1 }
参考文献
[ 1 ]胡光宇 1 战略 : 预测与决策 [ M ]1 北京 : 清华大学出版社 , 2005 :109 —1241
[ 2 ]张育飞 ,习勤 1 铁路旅客周转量的变化情况和发展趋势因素 分析[J ]1 华东交通大学学报 1 1998 (5) :79 —821
[ 3 ]徐行方 ,王静涛 ,童培敏 1 沪宁线客流市场的调查与分析[J ]1 铁道运输与经济 1 1996 (8) :16 —181
1890
11 3 微分方程模型
d X (1) = aX (1) = μ
(6)
dt
11 4 灰色 GM( 1 ,1) 预测模型
X^ (1) ( t + 1) =
X (0) (1) -
b a
·e- at + b
a
(7)
11 5 模型检验
残差检验 :按预测模型计算 X^ (1) ( i) ,并将 X^ (1) ( i)
设时间序列 X(0) 有 n 个观察值 ,{ X(0) ( ti ) } = { X(0) (t1 ) ,X(0) ( t2 ) , ……, X(0) ( t n ) } 式中 X(0) ( ti ) 表示 第 ti 年客运量或客运周转量 。通过累加生成新序列
i
{ X(1) (ti ) } = { ∑X(0) (t k ) , (i = 1 ,2 ,3 …,10) } k=1
(上接第 29 页) 和自由这两者的心理条件中 ,存在着我们可以获得建 设性创造力的最大限度机会”,这就意味着心理安全 和自由是进行创造活动的基本条件 。因此 ,要激发民 族的创新精神 ,就必须首先建立一个民主自由 、宽松 和谐 、安定团结的文化环境 。只有在这样的文化环境 保障下 ,人们才能够把全部的精神和意志集中到从事 艰难复杂的创造活动中 ,才敢于把思维的触角自由而 勇敢地伸向任何权威不曾涉及的领域 。需要指出的 是 ,在文化民主建设中政治民主建设是关键 ,因为在 民族文化的生成和发展中政治文化处于核心地位 ,是 影响和带动整个民族文化格调与方向的“风源”。加 强文化民主建设除了要在文化思想领域里坚持“百家 争鸣 、百花齐放”的宗旨外 ,还必须推进政治民主化建 设的步伐 ,只有实现政治民主才能保障文化民主 。
…,n)
(14)
检验同上 。
2 某铁路局客运量预测
21 1 原始数据
通过调查 ,统计出 1996 —2005 年某铁路局的客
运量如表 1 所示 。
表 1 1996 —2005 年某铁路局的客运量数据
年份 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
(13)
P
> 01 95 > 01 80 > 01 70 ≤01 70
C
< 01 35 好 < 01 50 合格 < 01 65 勉强合格 ≥01 65 不合格
11 6 GM( 1 ,1) 残差模型
此模型适用于 GM (1 ,1) 模型不合格或精确度不
理想时 ,
X^ (0) ( K + 1) = X^ (1) ( K + 1) - X^ (1) ( K) ( K = 1 ,2 ,
1 灰色预测法预测步骤
灰色预测法对原始数据要求不高 ,可是它的预测 精确度却是很高 ,其适用性好 ,适合作长期预测 ,而且 适用范围也很广泛 ; 但灰色预测法的计算过程很繁 杂 ,运用中存在很多不方便 ,应用 MA TL AB 软件以 便解决计算复杂的问题 ,因此选用该方法进行预测 。 11 1 预测变量 X 的原始时间序列
残差 、关联度 、后验差的检验 ,得结论 : 经残差检验 ,本模型精确度不高 ; 经关联度检验 ,本模型精确度不高 ; 经后验差的检验 ,本模型精确度高 。 由上述结论可知 ,本模型不能用于客运量预测 ,
故选用其残差模型 ,得出 2015 年某铁路局客运量和 周转量分别为 : 1 507 万人 ,1531 379 4 亿人公里 ,见
表 2 所示 。
表 2 1996 —2005 年某铁路局的客运量数据
年数
客运量 (万人)
客运周转量 (亿人公里)
2015
1 507
1531 379 4
3 结论及分析
从表 1 、表 2 可以看出 ,在 1996 —2005 这 10 年 中 ,客运量的变化值为 644 万人 ,每年平均变化平均 为 711 6 万人 ,即 711 555 万人 ,而在 2005 - 2015 年这 11 年中 ,客运量的变化为 132 万人 ,每年平均变化平 均为 132/ 10 万人 ,即 131 2 万人 。可以看时间越长 , 客运量的降低趋势越弱 。1996 年 - 2005 年 ,周转量 从 921 8 亿人公里增加到 1031 0 亿人公里 , 增加 了 101 2 亿人公里 ;而从 2005 年 - 2015 年 ,周转量却从 1031 0 亿人公里增加到 1531 379 4 亿人公里 ,增加了 501 379 4 亿人公里 ,从这些数据 ,可以看出 ,在客运 市场上 ,某铁路局的客运量在逐渐降低 ,但降低的趋 势是逐渐减少 ;但其客运周转量却在不断增加 ,说明 某铁路局在中长途客运市场上仍然有优势 。而客运 量降低趋势的减弱 ,说明某铁路局已经采取的有如提 速等一系列措施在面对竞争的环境中已取得一定成 效 ,但为了提高其竞争力有待进一步努力 。
旅客发送量 (万人) 2 283 2 396 2 479 2 396 2 391 2 196 2 081 1 881 1 890 1 639
旅客周转量 (亿人公里)
921 8 931 4 901 7 1041 3 1131 3 1151 9 1161 3 1041 9 1151 6 1031 0
21 2 结果 应用 MA TL AB 软件 ,对于 GM (1 ,1) 模型进行
第 7 卷 第 8 2007 年 8
期 月
科 技 和 产 业
Science Technology and Indust ry