Holt-Winters模型在铁路货运量预测中的应用.pdfVIP

文章编号：1004-2024(2010)12-0019-03 中图分类号：U29413 文献标识码 ：B 摘 要：铁路贷运量的预测结果直接影响到铁路运输计划及有关运输政策的制定。通过提 出 基于HoIt—Winters的铁路货运量预测模型，介绍 了平滑系数 、 、 的选取及初始平滑 因子 、递 推计算过程等关键预测环节，并对该预测模型设计 了相应 的算法，最后利用实例验证 了Holt— Winters预 测方法的有效性和实用性。 关键词 ：铁路贷物运输 ；运量预测 ；HoltWinter模型 ；指数平滑 铁路货运量预测中的应用 丁 源 ，寺 波 (1．中交铁道勘察设计院有限公司 经济行车所，北京 100088； 2．中铁工程设计咨询集团有限公司 线站院，北京 l00055) 铁路货运量是编制铁路各项发展规划的重要依据之一，也是铁路建设项 目经济评价与后评价的重要 基础数据，因此，铁路货运量的预测研究对铁路规划、促进区域经济的快速发展有重要的意义。铁路货 运量的预测应该在调查分析货运市场的基础上，运用科学的预测方法，估计未来货运量及其变化规律 ， 其预测结果直接影响到铁路运输计划及有关运输政策的制定。 传统的预测方法必须收集大量信息，考虑各种影响货运量的因素，这类预测方法建模较 困难 ，有时 即使模型能够建立 ，往往也因缺乏足够 的信息而不能估计模型参数。一般来说，对于平稳时间序列或非 平稳的只有趋势性的时间序列分别采用单参数指数、线性或曲线指数平滑模型进行预测比较有效 ，但对 于既有季节又有趋势的时间序列上述方法基本上是无效的l】]。由于铁路货运量是一个存在季节和周期变化 趋势、并存在一定增长(或降低)趋势的非平稳时间序列，而霍尔特一温特斯(Holt—Winters)预测模型非常适 合预测具有明显趋势及季节性的数据序列，特别适用于包含趋势和季节变化的时间序列的预测问题 ]。为 此，本文建立铁路货运量的Holt—Winters预测模型，以提高铁路货运量预测的精度。 强爰饔歪_固 Holt—Winters模型在铁路货运量预测中的应用 丁 源 等 1 Holt-Winters建模基本原理 结果的不可靠性 。文献 [4】提出了 “最优平滑系数 ” 的思想 ，利用计算机编程 ，通过穷举 3个平滑系数 1．1 Holt-Winters建模基本理论 (从0．01No．99)的任意组合，分别根据其作出相应的 Holt—Winters模型的基本思想是把具体线性趋 预测，并通过这些计算结果计算出最近 2年的相对误 势、季节变动和随机变动的时间序列进行分解研究， 差值的平方和，从中选取最小的相对误差值平方和所 并与指数平滑法相结合，分别对长期趋势()、趋势 对应的平滑系数作为 “最优平滑系数”。 的增量(6，)和季节变动()作出估计，然后建立预测模 1．3 确定初始平滑因子 型，外推预测值。该方法是把具有线性趋势、季节性 确定平滑系数值之后，还需要确定预测的初始平 的变动和不规则变动的时间序列进行分解，与指数平 滑因子，本文采用如下公式来确定 J。 一 占 滑法结合起来的预测方法。通过引入第 3个参数，可 (=l= d|，uo刍dl，bo=d2一d＼ 以同时处理趋势和季节性变化，并能将随机波动的影 响适 当地过滤掉l3]。 ／[(n／L)-I] (6) (~4~L+O F．：— — Holt．Winters模型由以下3个基本公式构成 I。