[發明專利]一種高精度的貨運預測方法和貨運預測系統

在審

• 申請號: 202010825904.3
• 申請日: 2020-08-17
• 公開（公告）號: CN111915100A
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 任爽;鄭平標;諸葛恒英;向靜文;宋欣悅;趙玉琨;韓冰;李許增;張宇翔;張鑫云
• 申請（專利權）人: 北京交通大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62;G06Q10/08
• 代理公司: 北京市商泰律師事務所 11255
• 代理人: 劉源

本發明提供了一種高精度的貨運預測方法及貨運預測系統，能夠準確及時的獲得貨運量預測結果，對于鐵路部門的決策與未來線路的規劃具有最直接的作用，有利于鐵路部門充分利用鐵路運能資源，合理分配鐵路車輛及其他設施設備，減少不必要的時間成本和其他運營成本，從而達到節約成本的作用，提高鐵路部門最終的收入。與此同時，可以知道的是，更加重要的一點預測結果的準確性，如果預測結果不準確反而會對貨運部門產生相應的損失，所以對傳統方法的改進與創新，彌補缺點與不足或者引進新方法也是很重要的一環，因此，加強對鐵路貨運量預測的研究也是具有現實意義與很強的社會經濟價值的。

技術領域

本發明涉及交通預測智能管理技術領域，尤其涉及一種高精度的貨運預測方法和貨運預測系統。

背景技術

進入新世紀以來，我國的經濟快速發展，中國鐵路運輸能力方面有了質的飛躍。而高速鐵路作為現代化的交通運輸標志，在中國得到了大力發展，為人們的工作和生活提供了極大的便利，也為我國的經濟崛起做出突出的貢獻。我國是世界上高鐵建設和運營規模最大的國家，也是鐵路運營場景和外部環境最為復雜的國家，已形成了具有中國特色的超大規模、超強貨運需求路網運輸組織及運營保障技術。

通過鐵路貨運需求的預測以及通過調節鐵路貨運需求的關鍵影響因素來決定未來的鐵路貨運需求，鐵路管理部口可以及時掌握未來鐵路貨運市場的發展趨勢，并做出適當的制度改革，研究及制定適合中國鐵路運輸業發展的對策。最終，增強中國鐵路運輸系統的綜合競爭能為，從而提升中國鐵路運輸系統的社會經濟效益。

因此，針對高鐵成網條件下運輸需求新特征，研究貨運需求演變規律，提出考慮運輸服務屬性的運輸需求預測方法，支持鐵路貨物運產品設計。構建多場景貨運需求預測系統，實現數據采集、數據管理、需求預測、可視化等功能，對于鐵路部門具有重要意義。

發明內容

本發明的實施例提供了一種高精度的貨運預測方法和貨運預測系統，用于解決現有技術中存在的技術問題。

為了實現上述目的，本發明采取了如下技術方案。

一種高精度的貨運預測方法，包括：

獲取鐵路貨運量歷史數據，建立針對月度運輸需求的目標函數，并將該鐵路貨運量歷史數據劃分為訓練樣本集和測試樣本集；

基于該訓練樣本集和測試樣本集，建立并訓練月度貨運需求預測模型；

基于該月度運輸需求預測模型，建立并求解年度貨運需求預測模型，獲得鐵路貨運量預測結果。

優選地，針對月度運輸需求的目標函數為x_n＝f(x_n-1,x_n-2,x_n-N)(1)；

基于該訓練樣本集和測試樣本集，建立并訓練月度貨運需求預測模型包括：

基于訓練樣本集，多次抽取樣本，建立并求解訓練矩陣式中，每列為一次抽取樣本，最后一行為期望輸出，x_N為目標函數值。

優選地，基于該月度運輸需求預測模型，建立并求解年度貨運需求預測模型，獲得鐵路貨運量預測結果包括：

建立年度貨運需求預測函數y_t+k＝(a(t)+b(t)k)c_t+k(3)；式中，a(t)表示截距，b(t)表示趨勢，c(t)為乘法模型的季節因子，分別通過式b(t)＝β[a(t)-a(t-1)]+(1-β)b(t-1)(5)和獲得，α、β、γ在0-1之間，為阻尼因子；

建立并求解式獲得鐵路貨運量預測結果。

第二方面，本發明提供一種高精度的貨運預測系統，包括：

數據導入子模塊，用于獲取并處理鐵路貨運量歷史數據；