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基于灰色关联与投影算法的铁路货运量影响因素分析
  • ISSN号:1000-0984
  • 期刊名称:《数学的实践与认识》
  • 时间:0
  • 分类:TB115[理学—数学;理学—应用数学]
  • 作者机构:[1]郧阳师范高等专科学校数学与财经系,湖北十堰442000
  • 相关基金:教育部人文社会科学研究青年项目(14YJCZH173); 湖北省教育厅重点科研项目(D20155001;D20156001); 湖北省教育厅青年科研项目(Q20145001)
作者: 梅晓玲[1]
中文摘要:

影响铁路货运量的因素繁多而复杂,每个因素的影响程度都不一样,影响因素的筛选与排序直接决定铁路货运量预测工作的可靠性。灰色关联法是通过数据序列曲线发展态势的相似程度来判断数据序列的联系是否紧密,投影算法是从宏观角度判断两个数据序列的接近程度。结合灰色关联法和投影算法的优点,构造数据序列排序模型,对各影响因素数据序列进行定量分析,为货运量预测的可靠性提供数据基础。实例分析铁路货运量的影响因素的影响力并进行分析排序,为影响因素的定量分析提供新的思路。

英文摘要:

The factors influencing railway freight volume are various and complicated,and the influence degree of each factor is different. The screening and ranking of influencing factors directly determine the reliability of the railway freight volume forecasting work. Gray correlation method is to determine whether the correlation of data sequences is close by the similarity degree of the data sequence curve development trend. The projection algorithm is to determine the closing degree of two data sequences from the macro perspective. Combining the advantages of grey correlation method and projection algorithm,ranking model was constructed to analyze the data sequences of the factors,and the data base for the reliability of freight volume forecasting was provided. Through instance,the influence of railway freight volume's influence factors was analyzed and analysis sorting was done,and then a new method was provided for quantitative analysis of the influence factors.

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期刊信息
  • 《数学的实践与认识》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院数学与系统科学研究院
  • 主编:林群
  • 地址:北京大学数学科学学院
  • 邮编:100871
  • 邮箱:bjmath@math.pku.edu.cn
  • 电话:010-62759981
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0984
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2018/O1
  • 邮发代号:2-809
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:22973