基于灰色理论的铁路客运量预测影响因素优化
为了更好地反映各种相关因素对客运量的影响，实现铁路客运量预测模型中影响因素的优化选择。采用灰色理论对影响因素进行分析，并针对传统灰关联分析在具体应用中存在的关联评价值趋于均匀化、分辨系数取值影响排序结果等不足，提出一种采用动态分辨系数的铁路客运量灰关联分析方法，从而得到各因素对客运量的关联度，实现铁路客运量预测模型中影响因素的优化选择。仿真实验以河南省铁路客运量为例，结果表明预测精度得到了提高，此方法可行并且有效。
铁路客运量预测 动态分辨系数 影响因素优化选择 灰关联分析 计算机仿真实验
王文莉 杨俊红
郑州铁路职业技术学院信息工程系,河南郑州 450052
国内会议
徐州
中文
164-167,172
2011-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）