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.pdf

"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" 本文主要讨论了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。春运是中国独有的社会现象，铁路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。 ARIMA模型是基于时间序列分析法，选用自回归和移动平均两部分共同构成的随机过程。ARIMA模型的表达式为：Xt=φ1Xt-1+φ2Xt-2+φ3Xt-3+…+φpXt-p+ε-θ1εt-1-θ2εt-2-θqεt-q，其中φ为自回归系数；θ为移动平均系数；p为自回归阶次；q为移动平均阶次；{ε}白噪声序列。 BP神经网络模型由输入层、输出层和隐含层构成。每层由若干节点组成，每一节点表示一个神经元，上下层节点间通过权连接，层与层之间的节点则采用全互联，每层内节点间没有连接。 BP神经网络模型的输出yt和输入yt-1，yt-2，... yt-p的关系可表示为：yt=ω0+Σj=1nωjg(ω0j+Σi=1mωijyt-i）+εi，其中ωj和ωij为模型参数；m为模型输入层节点数；n为隐含层节点数；g(x）为转换函数，常用的有Sigmoid函数，域值函数等。 本文使用ARIMA模型和BP神经网络模型，根据广东省2000~2016年春运数据，预测分析未来春运铁路客流量，为应对客流高峰，减少旅客滞留和混乱，提高春运质量等春运相关工作提供参考。 通过模型构建和参数估计，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。该研究结果为春运铁路客流量预测提供了科学依据，对铁路客流量预测和春运相关工作具有重要参考价值。 此外，本文还讨论了春运的社会学、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等；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等。 ARIMA模型和BP神经网络模型在铁路春运客流量预测中的应用，具有重要的科学价值和实践意义，为春运铁路客流量预测和春运相关工作提供了科学依据和参考价值。