鐵路旅客流量預(yù)測(cè)

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1、作者：楊潤(rùn)澤邢航楊云天摘要了解和預(yù)測(cè)鐵路客流量對(duì)于鐵路部門而言是實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化和保證市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要環(huán)節(jié)，本文通過(guò)對(duì)某鐵路公司至2015年一月至2016年3月的客流情況進(jìn)行研究分析，得出了鐵路客流量的一般規(guī)律并構(gòu)建了良好的客流量預(yù)測(cè)模型，借此實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)兩周客流量的預(yù)測(cè)以及對(duì)車輛資源分配方案的優(yōu)化.問(wèn)題一：根據(jù)旅客列車梯形密度表中包含的大量數(shù)據(jù)，利用圖表分析法我們繪制了十二張包含餅圖、折線圖、散點(diǎn)圖等多種形式的圖表，這在一定程度上幫助我們很好地實(shí)現(xiàn)了客流規(guī)律的可視化展現(xiàn).通過(guò)這些圖表我們分析研究了不同種客運(yùn)列車的優(yōu)劣勢(shì)、客運(yùn)量的峰值規(guī)律以及站

2、點(diǎn)與客運(yùn)量的相關(guān)性，總結(jié)出了客流量的一般規(guī)律.問(wèn)題二：我們針對(duì)附件一所提供的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類整理，將數(shù)據(jù)按照控制變量法的原則大致分為三類，即考察車站、車次、時(shí)間段三個(gè)變量對(duì)于客流量的影響.在對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析后，我們認(rèn)為車站對(duì)于客流量的影響最為顯著，于是我們將車站這個(gè)因素選定為了主要變量，然后從這個(gè)主要變量著手，我們基于MATLAB平臺(tái)構(gòu)建程序，程序的核心思想是通過(guò)對(duì)系統(tǒng)行為特征指標(biāo)建立一組相互關(guān)聯(lián)的灰色預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)系統(tǒng)中眾多變量間的相互協(xié)調(diào)關(guān)系的變化，這種模型能夠幫助我們很好地挖掘和利用原始數(shù)據(jù)，同時(shí)我們參考了在問(wèn)題一中所得出的客

3、流量的一般規(guī)律，最終采用累減生成的放松得到了一組灰色序列以弱化數(shù)據(jù)的隨機(jī)性和預(yù)測(cè)未來(lái)客流量.當(dāng)然，我們也采用了殘差修正的衡量方法來(lái)對(duì)模型和預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了完善和校準(zhǔn).問(wèn)題三：為了求得鐵路車輛資源配置方案的最優(yōu)解，一方面考慮到問(wèn)題二中對(duì)于未來(lái)兩周客流量的預(yù)測(cè)，另一方面為了實(shí)現(xiàn)兩個(gè)基本假設(shè)中對(duì)于客座率達(dá)到75%利潤(rùn)最大的假設(shè)，我們決定采用模擬退火算法來(lái)對(duì)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，這可以幫助我們?cè)跍p少算法耗時(shí)的同時(shí)得到一個(gè)符合生活實(shí)際的最優(yōu)解.一、問(wèn)題重述鐵路部門為保持市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化，需要了解日常鐵路客運(yùn)流量、淡旺季變動(dòng)指數(shù)、冷熱門線路.其中，為了

4、準(zhǔn)確把握市場(chǎng)，需要對(duì)客流進(jìn)行充分的了解和預(yù)測(cè).鐵路客流量受多種因素影響.作者：楊云天邢航楊潤(rùn)澤作者：楊潤(rùn)澤邢航楊云天本題目是針對(duì)某鐵路公司的ZD190（站）至ZD111（站）區(qū)段的客運(yùn)專線在2015年1月至2016年3月的客運(yùn)情況并綜合考慮區(qū)段各車站里程、區(qū)段各站點(diǎn)氣象等現(xiàn)實(shí)因素來(lái)研究客流量規(guī)律并建立對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)模型以實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)客流量的預(yù)測(cè)以及對(duì)鐵路車輛資源配置的優(yōu)化.我們主要考慮一下問(wèn)題：（1）根據(jù)附件1，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，按照車次、時(shí)段（小時(shí)）、車站、區(qū)間（兩個(gè)車站之間）等條件了解分析鐵路客流規(guī)律.（2）結(jié)合問(wèn)題1中所得出的客流規(guī)律

5、及相關(guān)因素的影響，構(gòu)建客流量預(yù)測(cè)模型，并預(yù)測(cè)未來(lái)兩周的客流量.（3）具體到D02~D19車次的客流情況，結(jié)合問(wèn)題2中所構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型，優(yōu)化鐵路車輛資源配置及車站?？糠桨?二、基本假設(shè)（1）假設(shè)天氣因素不影響客流量.（2）假設(shè)客座率為百分之七十五時(shí)客運(yùn)公司利潤(rùn)最高.三、符號(hào)說(shuō)明符號(hào)說(shuō)明A原始數(shù)列F預(yù)測(cè)數(shù)列B累加數(shù)列i,j,k,l,p,s,t變量Cancha殘差Xishu系數(shù)Wucha誤差作者：楊云天邢航楊潤(rùn)澤作者：楊潤(rùn)澤邢航楊云天四、問(wèn)題分析對(duì)鐵路客流量的了解、預(yù)測(cè)以及對(duì)現(xiàn)行鐵路系統(tǒng)的優(yōu)化，這三個(gè)問(wèn)題一脈相承，我們認(rèn)為，首先需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行

6、整理分析，理清脈絡(luò)，在實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力最強(qiáng)、利潤(rùn)最大化的目標(biāo)下，考慮多種相關(guān)因素以建立預(yù)測(cè)模型和制定優(yōu)化方案.對(duì)于問(wèn)題一，我們?cè)趯?duì)EXCEL表中的旅客列車梯度密度表所給出的數(shù)據(jù)進(jìn)行了選擇、分類，有選擇的控制變量后得到了多組針對(duì)性更明顯的數(shù)據(jù)以便發(fā)現(xiàn)客流規(guī)律.例如，按照車型不同（K快速列車，G高速動(dòng)車-高鐵，D動(dòng)車，T特快，Z直達(dá)特快）我們分析了節(jié)假日、平時(shí)、周末的客流量差異.同時(shí)，我們將這些數(shù)據(jù)以餅圖、折線圖、散點(diǎn)圖或圖表等多種多樣的形式呈現(xiàn)出來(lái)，使客流規(guī)律更加突顯，實(shí)現(xiàn)了分析結(jié)果的可視化展現(xiàn).當(dāng)然，鑒于數(shù)據(jù)繁多且較為復(fù)雜，我們又對(duì)所得出的規(guī)

7、律進(jìn)行了一些殘差修正（建立修正模型）以此提高所得客流規(guī)律的精準(zhǔn)性.對(duì)于問(wèn)題二，我們?cè)谡J(rèn)真分析了第一問(wèn)中得出的客流規(guī)律以后，考慮到鐵路客流量問(wèn)題中一部分信息是已知的，另一部分是未知的，且系統(tǒng)內(nèi)各部分因素間關(guān)系具有不確定性這些特點(diǎn)，我們建立了一個(gè)灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型，通過(guò)一些基本假設(shè)的建立來(lái)簡(jiǎn)化現(xiàn)實(shí)鐵路系統(tǒng)中較為復(fù)雜的各種情況，通過(guò)鑒別節(jié)假日、周末、平時(shí)的不同車次、時(shí)段、車站、區(qū)間之間發(fā)展趨勢(shì)的相異程度綜合考慮各種如各車站里程、區(qū)段各站點(diǎn)氣象等現(xiàn)實(shí)條件的影響，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理來(lái)尋找系統(tǒng)變動(dòng)的規(guī)律，生成有較強(qiáng)規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列,以此來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)兩

8、周的客流量.第二問(wèn)的思維過(guò)程可用流程圖表示，如圖1所示.作者：楊云天邢航楊潤(rùn)澤作者：楊潤(rùn)澤邢航楊云天圖1鐵路旅客預(yù)測(cè)模型分析思路有了問(wèn)題二中我們所建立的鐵路客流量灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型