铁路旅客流量预测.pdfVIP

作者：杨润泽 邢航 杨云天 摘 要 了解和预测铁路客流量对于铁路部门而言是实现利润最大化和 保证市场竞争力的重要环节，本文通过对某铁路公司至2015 年一月至2016 年3 月的客流情况进行研究分析，得出了铁路客流量的一般规律并构建了良好的客流 量预测模型，借此实现对未来两周客流量的预测以及对车辆资源分配方案的优 化. 问题一：根据旅客列车梯形密度表中包含的大量数据，利用图表分析法我们 绘制了十二张包含饼图、折线图、散点图等多种形式的图表，这在一定程度上帮 助我们很好地实现了客流规律的可视化展现.通过这些图表我们分析研究了不同 种客运列车的优劣势、客运量的峰值规律以及站点与客运量的相关性，总结出了 客流量的一般规律. 问题二：我们针对附件一所提供的大量数据进行了分类整理，将数据按照控 制变量法的原则大致分为三类，即考察车站、车次、时间段三个变量对于客流量 的影响.在对原始数据进行研究分析后，我们认为车站对于客流量的影响最为显 著，于是我们将车站这个因素选定为了主要变量，然后从这个主要变量着手，我 们基于MATLAB 平台构建程序，程序的核心思想是通过对系统行为特征指标建立 一组相互关联的灰色预测模型，预测系统中众多变量间的相互协调关系的变化， 这种模型能够帮助我们很好地挖掘和利用原始数据，同时我们参考了在问题一中 所得出的客流量的一般规律，最终采用累减生成的放松得到了一组灰色序列以弱 化数据的随机性和预测未来客流量.当然，我们也采用了残差修正的衡量方法来 对模型和预测结果进行了完善和校准. 问题三：为了求得铁路车辆资源配置方案的最优解，一方面考虑到问题二中 对于未来两周客流量的预测，另一方面为了实现两个基本假设中对于客座率达到 75%利润最大的假设，我们决定采用模拟退火算法来对结果进行优化，这可以帮 助我们在减少算法耗时的同时得到一个符合生活实际的最优解. 一、问题重述 铁路部门为保持市场竞争力，实现利润最大化，需要了解日常铁路客运流量、 淡旺季变动指数、冷热门线路.其中，为了准确把握市场，需要对客流进行充分 的了解和预测.铁路客流量受多种因素影响. 作者：杨云天 邢航 杨润泽 作者：杨润泽 邢航 杨云天 本题目是针对某铁路公司的ZD190 （站）至ZD111 （站）区段的客运专线在 2015 年1 月至2016 年3 月的客运情况并综合考虑区段各车站里程、区段各站点 气象等现实因素来研究客流量规律并建立对应的预测模型以实现对未来客流量 的预测以及对铁路车辆资源配置的优化.我们主要考虑一下问题： （1）根据附件1，通过对大量数据进行分析，按照车次、时段（小时）、车 站、区间（两个车站之间）等条件了解分析铁路客流规律. （2）结合问题 1 中所得出的客流规律及相关因素的影响，构建客流量预测 模型，并预测未来两周的客流量. （3）具体到D02~D19 车次的客流情况，结合问题2 中所构建的预测模型， 优化铁路车辆资源配置及车站停靠方案. 二、基本假设 （1）假设天气因素不影响客流量. （2）假设客座率为百分之七十五时客运公司利润最高. 三、符号说明 符号说明 A 原始数列 F 预测数列 B 累加数列 i,j,k,l,p,s,t 变量 Cancha 残差 Xishu 系数 Wucha 误差 作者：杨云天 邢航 杨润泽