B题 铁路旅客流量预测

《高速铁路预售期旅客购票量分布预测》篇一一、引言随着中国高速铁路的快速发展和普及，其作为主要交通工具的地位日益凸显。

准确预测高速铁路预售期内的旅客购票量分布，对于铁路运输部门进行列车运行计划的优化、提升服务效率、减少运营成本等具有十分重要的意义。

本文旨在探讨高速铁路预售期内旅客购票量分布的预测方法及其实用性，为铁路运输管理部门提供决策支持。

二、数据来源与预处理1. 数据来源：本研究所用数据主要来源于中国铁路客户服务中心的官方售票系统，包括历史购票数据、列车运行数据以及节假日、天气等外部信息。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整理和格式化，去除无效和重复数据，确保数据的准确性和完整性。

同时，根据研究需要，将数据进行时间序列划分，如按日、周、月等不同时间尺度进行划分。

三、购票量分布预测方法1. 传统预测方法：采用历史数据对比分析、趋势外推等方法，对购票量进行初步预测。

这种方法简单易行，但受限于历史数据的局限性和不确定性，预测精度有待提高。

2. 机器学习与深度学习模型：利用机器学习算法（如随机森林、支持向量机）和深度学习模型（如循环神经网络、长短期记忆网络）对购票量进行预测。

这些方法能够从海量数据中提取有效信息，提高预测精度。

在模型训练过程中，充分考虑节假日、天气、票价调整等影响因素。

四、购票量分布特征分析1. 时间分布特征：购票量在时间上呈现出明显的周期性，如工作日与节假日的差异、季节性变化等。

通过分析这些特征，可以更准确地预测购票量的变化趋势。

2. 空间分布特征：购票量的空间分布与线路走向、城市人口分布、经济发展水平等因素密切相关。

通过分析这些因素，可以更好地了解旅客的出行需求和购票行为。

五、预测结果与分析1. 预测结果：采用机器学习与深度学习模型对高速铁路预售期内的旅客购票量进行预测，并与实际数据进行对比分析。

结果表明，深度学习模型在预测精度上具有明显优势。

2. 分析：通过对预测结果的分析，可以发现影响购票量的主要因素包括节假日、天气、票价调整等。

一、意义1、设计铁路能力的依据。

客运量是选定铁路主要技术标准的依据，而主要技术标准又决定着运输装备的能力，它不应小于调查或预测的客运量，以满足国家要求的运输任务；2、是评价铁路经济效益的基础。

客运量决定铁路的运营收入、运输成本等经济效益指标。

客运量大，则收入多、成本低；3、是影响线路方案取舍的重要因素。

铁路选线中，出现大量的线路方案比较。

若运量大，则投资大的方案中选，运营支出小。

总之，若调查或预测的客运量偏大，则铁路标准偏高，技术装备能力也偏高，因而投资较大。

但运营后发现实际运量偏小，则会造成铁路能力闲置，投资浪费，由于运营收入少，铁路的经济效益必然降低；若调查或预测的客运量偏小，虽初期投资省，但运营后能力很快就会饱和，从而过早的引起铁路改扩建，追加投资增大，也不经济。

二、影响客运量的因素直通吸引范围：等距离原则划定（“哪边近走哪边”），上下行分别勾画；地方吸引范围：运价最低（运距最低）原则确定（“哪边花钱少走哪边”）。

随着社会经济的不断发展，客运量也在不断增加，因此，只有把握住影响客运量增长的因素，才能更好地预测出客运量的大小。

影响因素主要有：1、国家的政治、经济形势，国民经济的增长速度与发展战略，运价政策和旅客对运费的承受能力，这些因素，在预测远期运量时需加以考虑；2、设计线在路网中的地位和作用，以及邻接铁路的布局和能力，都将影响直通客运量；3、设计线沿线的资源情况，工矿、电力等大型企业的发展规划，农林牧副渔和乡镇企业的发展情况，以及城乡人口、人均收入的增长情况，也将影响地方客运量；4、设计线沿线的公路、水运等交通状况和发展规划，将影响设计线分担客运量的比重；5、突发事件的影响：疾病、自然灾害等。

三、客运量预测方法定性预测方法是主要以预测人员的经验判断为依据而进行的预测。

预测者根据自己掌握的实际情况、实践经验、专业水平，对未来货运发展前景的性质、方向和程度做出判断。

其特点为:需要的数据少，能考虑无法定量的因素，比较简便可行。

铁路旅客流量规律及预测胡早鑫;赵小红;任丽;刘徽【期刊名称】《内江科技》【年(卷),期】2016(037)010【总页数】2页(P37-38)【作者】胡早鑫;赵小红;任丽;刘徽【作者单位】乐山师范学院数学与信息科学学院;乐山师范学院数学与信息科学学院;乐山师范学院数学与信息科学学院;乐山师范学院数学与信息科学学院【正文语种】中文本文利用铁道公司进行脱敏处理的旅客列车梯形密度表为数据源，研究日常铁路客运流量、淡旺季变动指数、冷热门线路的具体情况。

研究发现，客流量呈现有规律可循的波动，客流量波动与节假日激发的旅游流、探亲流、学生流以及民工流有关，每年客流高峰时段主要集中于春运、暑运、小长假、黄金周以及双休日。

通过数据分析可以判断天气因素对于旅客的铁路出行影响不大。

此外，我们运用时间序列预测了未来两周的客流分析，给铁路运输给出相应的参考。

随着我国运输业的快速发展，大规模的客运专线得以兴建并逐渐成型，极大地方便了旅客出行，但随之也产生了一些运输效力问题，若能了解到日常铁路客运流量、淡旺季变动指数、冷热门线路的具体情况，则能极大地增强铁道部的市场竞争力，实现其利润的最大化。

而客流量是铁路旅客列车开行方案拟定的基础，是决定客运产品效益的最关键因素之一，客流分析和客流量预测一直是国内外学者广泛重视的研究热点。

为响应发改委出台的铁路总局给高铁动车票自行定价政策，增强铁道部的市场竞争力，实现其利润的最大化，利用铁路客运中所积累下来的一年多真实的数据，建立数据库，并采用数据挖掘的相关技术，通过R语言和Matlab软件进行建模编程，解决以下的问题：①排除一些无关因素的影响；②按时段（每小时）分析后得出客流规律；③构建客流规律模型，预测出未来两周的客流量。

2.1 具体步骤本文使用的分析数据为铁路公司（进行了脱敏处理）ZD190（站）至ZD111（站）区间客运专线2015年1月至2016年3月的旅客列车梯形密度表，数据源不是标准数据框，并且数据信息量大，人工处理效率非常低。

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.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 误差四、问题分析对铁路客流量的了解、预测以及对现行铁路系统的优化，这三个问题一脉相承，我们认为，首先需要对大量数据进行整理分析，理清脉络，在实现市场竞争力最强、利润最大化的目标下，考虑多种相关因素以建立预测模型和制定优化方案.对于问题一，我们在对EXCEL表中的旅客列车梯度密度表所给出的数据进行了选择、分类，有选择的控制变量后得到了多组针对性更明显的数据以便发现客流规律.例如，按照车型不同（K快速列车，G高速动车-高铁，D动车，T特快，Z直达特快）我们分析了节假日、平时、周末的客流量差异.同时，我们将这些数据以饼图、折线图、散点图或图表等多种多样的形式呈现出来，使客流规律更加突显，实现了分析结果的可视化展现.当然，鉴于数据繁多且较为复杂，我们又对所得出的规律进行了一些残差修正（建立修正模型）以此提高所得客流规律的精准性.对于问题二，我们在认真分析了第一问中得出的客流规律以后，考虑到铁路客流量问题中一部分信息是已知的，另一部分是未知的，且系统内各部分因素间关系具有不确定性这些特点，我们建立了一个灰色系统预测模型，通过一些基本假设的建立来简化现实铁路系统中较为复杂的各种情况，通过鉴别节假日、周末、平时的不同车次、时段、车站、区间之间发展趋势的相异程度综合考虑各种如各车站里程、区段各站点气象等现实条件的影响，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列,以此来预测未来两周的客流量.第二问的思维过程可用流程图表示，如图1所示.图1 铁路旅客预测模型分析思路有了问题二中我们所建立的铁路客流量灰色系统预测模型，我们就可以根据预测所得的客流情况对D02~D19车次的运营进行车辆资源配置方面的优化，同时在确定开行方案的列车径路和列车类别、列车编组辆数、开行频率后，根据客流需求和列车协调配合情况确定开行方案各列车的停站序列[1]，以此制定更为高效可行的停车方案.五、模型建立与求解5.1运用到的相关知识5.1.1灰色预测灰色系统是指部分信息已知，部分信息未知的系统.灰色系统的理论实质是将无规律的原始数据进行累加生成数列，再重新建模.由于生成的模型得到的数据通过累加生成的逆运算――累减生成得到还原模型，再有还原模型作为预测模型.预测模型，是拟合参数模型，通过原始数据累加生成，得到规律性较强的序列，用函数曲线去拟合得到预测值.灰色预测模型建立过程如下：1) 设原始数据序列()0X 有n 个观察值，()()()()()()(){}n X X X X 0000,...,2,1=，通过累加生成新序列 ()()()()()()(){}n X X X X 1111,...,2,1=，利用新生成的序列()1X 去拟和函数曲线.2) 利用拟合出来的函数，求出新生序列()1X 的预测值序列(1)X3) 利用(0)(1)(1)()()(1)X k X k X k =--累减还原：得到灰色预测值序列： ()()(){}00001,2,...,X X X X n m =+ (共n ＋m 个，m 个为未来的预测值).将序列()0X 分为0Y 和0Z ，其中0Y 反映()0X 的确定性增长趋势，0Z 反映()0X 的平稳周期变化趋势.利用灰色GM （1，1）模型对()0X 序列的确定增长趋势进行预测.5.1.2 残差修正对利用原始序列()()(){}00001,2,...,X X X X n m =+建立的灰色预测模型检验不合格或精度不理想时，要对建立的模型进行残差修正（建立修正模型），以提高模型的预测精度.在对以往的残差模型进行残差检验时常用衡量，我们认为利用灰色模型实际预测的是的大小，因此对模型进行检验时需用衡量.对残差检验的衡量方法进行了比较分析，并提出了对本文改进铁路旅客流量预测模型的方法与建议.5.1.3图表分析法图表分析法，简单来说，是根据记录的历史数据的走势图形，分析和预测未来走势的基本技术分析方法，而不管走势和变化是什么原因引起的.以反映铁路旅客客流量的图表来说，它们分别记录并图示节假日，平时和周末铁路旅客流量与车次，车站，时段的历史流量，在一段时间内明显呈现一种趋向，及或者向上，或者向下，或者逆转的走势.例如，从一定的汇率走势图中，可以看出美元汇率是呈上升趋势还是下降趋势.当然，在实际的分析和预测过程中必须把这种预测未来变化趋势的图表分析与其他方法结合起来，才能取得更准确的预测效果.5.2问题一第一问我们共构建了十二张图表在节假日、平时和周末三种情况下分别对车次、时段、站点对铁路旅客流量的影响用图表分析法进行分析和预测.由图2.1.1和图2.1.2可以看出在节假日期间快速列车（以下简称K），高速动车（以下简称G）和动车（以下简称D）占据节假日期间90%以上的客运量.但在节假日期间离开ZD111-ZD190 的旅客有一半以上选择乘坐D.图2.1.1图2.1.2由图2.2.1和图2.2.2可以看出在周末期间快速列车（以下简称K），高速动车（以下简称G）和动车（以下简称D）占据周末期间90%以上的客运量.在ZD111-ZD190上车和下车的旅客之中都有近一半人选择G，但上车离开的旅客选择D的比例远高于下车的旅客使K所占比例大幅下降.图2.2.1 图2.2.2由图2.3.1和图2.3.2可以看出在平时快速列车（以下简称K），高速动车（以下简称G）和动车（以下简称D）占据平时期间90%以上的客运量.在ZD111-ZD190上车和下车的旅客之中都有近一半人选择G，但上车离开的旅客选择D的比例远高于下车的旅客使K所占比例大幅下降.图2.3.1图2.3.2综上分析在ZD111-ZD190乘坐D上车的旅客所占百分比远超过乘坐D下车，K、D、G承担了90%的以上的客运任务.图3.1所反映的是节假日期间24小时内客流量大小，X轴所代表的是时间段，每个时间段是2小时；Y轴所代表的是客流量，最小为0，最大为16000.首先我们可以看出客流量具有明显的时间段特征，下面将对其进行分析.蓝色折线图3.1代表的是上行客流量，从图形中可以看出其数量一直偏小.红色线条所代表的下行客流量，数量一直高于上行客流量. 从图中数据可以看出22点至次日7点之间的上下行客流量明显减少.在8-10点，16-18点之间上下行客流量有两个高峰.下面将对图3.2进行分析.蓝色折线代表的是上行客流量，从图形中可以看出其数量一直偏小.红色线条所代表的下行客流量，数量一直高于上行客流量.上下行客流量变化趋势基本相同. 从图中数据可以看出22点至次日7点之间的上下行客流量明显减少.上下行客流量一直保持平稳的增长趋势直到17点左右达到顶峰，之后才开始下降.图3.2下面将对图3.3进行分析.蓝色折线代表的是上行客流量，从图形中可以看出其数量一直偏小.红色线条所代表的下行客流量，数量一直高于上行客流量.上下行客流量变化趋势基本相同. 从图中数据可以看出22点至次日7点之间的上下行客流量明显减少.上下行客流量一直保持平稳的增长趋势直到17点左右达到顶峰，之后才开始下降.图3.3通过以上对节假日，周末和平时对时间段和客流量的分析可以得出结论，每天上下行客流量的变化趋势大致相同都是一直保持平稳的增长趋势直到17点左右达到顶峰，之后才开始下降.只是峰值不同，节假日客流量峰值最高，平时峰值最低.图4.1所反映的是节假日期间各站点客流量大小，X轴所代表的是站点；Y 轴所代表的是客流量，最小为0，最大为40000.首先我们可以看出客流量具有明显的集中趋势，下面将对其进行分析.蓝色折线代表的是上行客流量，从图形中可以看出其数量一直偏小.红色线条所代表的下行客流量，数量一直高于上行客流量. 从图中数据可以看出客流量主要集中在ZD111-01、ZD326、ZD250、ZD190-01这四个车站.ZD190-01车站客流量最多，ZD111-01、ZD120、ZD121、ZD143四个站点客运量只占极小部分.图4.1下面对图4.2进行分析蓝色折线代表的是上行客流量，从图形中可以看出其数量一直偏小.红色线条所代表的下行客流量，数量一直高于上行客流量.从图中数据可以看出客流量主要集中在ZD111-01、ZD326、ZD250、ZD190-01这四个车站.ZD190-01车站客流量最多，ZD111-01、ZD120、ZD121、ZD143四个站点客运量只占极小部分.图4.2下面对图4.3进行分析蓝色折线代表的是上行客流量，从图形中可以看出其数量一直偏小.红色线条所代表的下行客流量，数量一直高于上行客流量. 从图中数据可以看出客流量主要集中在ZD111-01、ZD326、ZD250、ZD190-01这四个车站.ZD190-01车站客流量最多，ZD111-01、ZD120、ZD121、ZD143四个站点客运量只占极小部分.图4.3通过对节假日、平时和周末各个站点客流量的分析，可以得出客流量主要集中在ZD111-01、ZD326、ZD250、ZD190-01这四个车站.ZD190-01车站客流量最多，ZD111-01、ZD120、ZD121、ZD143四个站点客运量只占极小部分.各个车站分担客流量比例在节假日、平时和周末均大致相同，只是峰值有所不同节假日客流量峰值最高，平时客流量峰值最低.通过以上对问题的分析可以得出车次，时间段，车站等条件对客流量的影响从而得出客流规律.客流规律：(1)在各种客运列车中，高速列车，动车，快速列车在于速度高,燃料省,安全可靠,服务优良而占据绝对优势.(2)在一天内有明显的出行规律，一般在上午、下午都会形成一定的高峰时段，在夜间客流量处于较低水平.(3)客流量的分布在车站上有明显的集中趋势，主要集中在ZD111-01、ZD326、ZD250、ZD190-01这四个车站.ZD190-01车站客流量最多，ZD111-01、ZD120、ZD121、ZD143四个站点客运量只占极小部分.5.3问题二5.3.1问题分析与准备在问题一中我们得出了客流量的一般规律，下面我们将几个变量分开重新研究一下它们各自对客流量的影响，这三个影响因素分别是车站站点、时间段以及车次.我们在建立模型时不可能也没有必要考虑所有因素，只需考虑关键因素，进行合理的假设和模型构建.通过控制变量法，我们分析了三个主要影响因素与客流量的关系，结合原始数据绘制了表图如下图5.1图5.2图5.3从这三张图表我们可以发现，相较于车次和时间段，车站站点对于客流量的影响更加显著.因此接下来我们就以车站为主要变量建立灰色预测模型来对原始数据进行分析以实现对未来两周客流量进行预测的目的.5.3.2预测模型的建立基于以上的分析，我们以车站为主要变量，建立灰色预测模型.原始数据如下：车站数n=14平时上车）（01x =（4144,0,469,3641,1003,113,4928,1380,111,55,48,0,1707,9255）平时下车）（01y =（10722,1568,598,9906,1963,137,11734,1793,167,139,79,0,3938,19800） 周末上车）（02x =（6407,0,802,4123,1219,131,5806,1532,91,56,38,0,2825,11983）周末下车）（02y =（12599,1627,932,10177,2240,155,12797,1903,141,156,77,0,4906,22760）我们基于MATLAB 平台构建了以灰色预测模型为核心思想的模型并得出了以下未来两周客流量的预测结果：（1）处理平时上车人数，预测得到未来平时上车人数为：）（11x =(4144,174,211,255,308,373,452,547,661,801,969,1173,1419,1717）（2）处理平时下车人数，同理预测得到未来平时下车人数为：）（11y =（10722,940,1094,1273,1481,1723,2004,2332,2713,3156,3672,4272,4970,5782）（3）处理周末上车人数，同理预测得到未来周末上车人数为：）（12x =（6407,150,189,239,302,381,482,608,769,971,1227,1549,1957,2472）（4）处理平时下车人数，同理预测得到未来平时下车人数为：）（12y =（12599,567,677,808,964,1150,1372,1638,1954,2332,2782,3320,3962,4728）（5）预测结果分析：我们通过检验预测值残差检验预测结果的精准度，利用残差公式,,,2,1,)()(ˆ)()()0()0()0(n k k x k x k x k =-=ε我们可以算得2.0|)(|<k ε，故我们认为所得预测结果达到一般要求.5.3.2优化模型的建立由于时间上的限制和我们自身对数据处理能力的欠缺，我们只给出铁路车辆资源配置优化模型建立的思路以及基本步骤，无法给出优化的具体结果.（1）优化模型的核心思想：采用模拟退火算法.因为模拟退火算法具有可能跳出局部最优解的限制，此外它的运算结果与初始值无关、与初始解状态S(是算法迭代的起点)无关，这些都十分适合本题中车辆资源配置方案优化的思路.（2）优化模型求解的流程图随机生成初始解x 计算目标函数f(x) 扰动产生新解x’ 计算目标函数∆f=f(x’)-f(x) ∆f≤0 按Metropolis 准则接受新解 接受新解x=x’,f(x)=f(x’) 是否达到 迭代数次 满足终止条件？ 缓慢降低温度重置迭代数次六、模型的优缺点1.优点（1）本文很好地利用了EXCEL的数据处理功能，对附件一中提供的大量数据进行了整理分析.（2）我们绘制了大量表图，使得客流量的规律能够具有一个很好的可视化展现.（3）利用灰色预测模型很好地利用和发掘了原始数据，弱化了其随机性，提高了我们所得出规律的普适性以及预测结果的精准度.2.缺点（1）由于我们能力有限，对一些较为重要的变量弱化甚至是忽视性的处理，这样大大影响了预测结果的实用价值.（2）本文对预测结果仅采用了残差修正的方式进行校准，在某些情况下可能存在较大误差.附录预测未来两周客运量的程序代码：A = [4144,0,469,3641,1003,113,4928,1380,111,55,48,0,1707,9255];B= zeros(1,14)B(1,1)=A(1,1);for i = 2:14B(1,i) = A(1,i)+B(1,i-1);endC=zeros(13,2);j = 1;for k=1:13C(k,j) = -1/2*(B(1,k)+B(1,k+1));endj =2;for k =1:13C(k,j) =1;endD=zeros(1,13);for l = 1:13D(1,l) = A(1,l+1);endM = inv(C'*C)*C'*D'a = M(1,1)%baihuaxihuab =M(2,1)H=zeros(1,28);H(1,1) =A(1,1);for f = 1:27H(1,f+1) =(A(1,1) -b/a)*exp(-a*f)+b/a;endF =zeros(1,28);F(1,1) = A(1,1);for p =1:27F(1,p+1) = H(1,p+1)-H(1,p);endFcancha=zeros(1,14);for s = 1:14cancha(1,s)=abs(A(1,s)-F(1,s));endcanchawucha=zeros(1,14);for t = 1:14wucha(1,t)=cancha(1,t)/A(1,t);endwuchas1=std(A(1,:))s2=std(cancha(1,:))xishu=s2/s1参考文献[1] Anthony, R. N. Planning and control systems: a framework for analysis[J]. Harvard University, Boston, 1965.。

基于BP神经网络的铁路客流量预测研究提要铁路客流量的影响因素既来自于顾客的需求，也来自于铁路系统的供给，根据这些影响因素选取样本，利用BP神经网络的非线性映射特性进行网络训练及预测，结果客观可靠，从而为铁路系统的管理工作提供了有力的支持。

关键词：铁路客流量；BP神经网络：预测文献标识码：A铁路运输在社会生活中占有极为重要的地位，它是国民经济活动中必不可少的重要组成部分。

随着社会的发展，铁路客流量呈现出不断增长的趋势，铁路运输管理部门应做好铁路客流量的预测工作，提前做好准备，从而保证旅客顺利出行。

一、铁路客流量预测研究现状一些学者对铁路客流量预测进行了相关研究，如常国珍、张前登(2008)采用时间序列分析方法对我国铁路客流量进行预测；沈家军、王炜、陈峻(2007)为了科学准确地预测近期公交客流量，提出了应用灰色马尔可夫模型进行预测的方法；田艳君、毛月华、李克(2007)通过对某市公路客运量数据特征的分析，建立了基于支持向量机的客流量预测方法。

这些方法主要是从客流量随时间的变化规律进行研究的，属于时间模型预测法，这类方法要求环境相对稳定，因此在应用中存在一定的局限性。

陈翠利、黄志彤(2008)按照客运专线客流的形成原因将其分为趋势客流、诱发客流和转移客流，根据各部分客流的自身变化特点，分别采用不同的模型或方法进行预测，最后给出了总体客流量预测的计算方法；这种方法虽然界定了三部分客流量的范围，但是从实际来讲，三者之间时界限不可能完全划分清晰。

转移客流和诱发客流在实际中会有极少部分和趋势客流相重合，同时还会有其他因素形成的微小客流而不被归入这三部分，因此这种方法也存在一定的问题。

铁路客流量受多种因素的影响，不仅仅是时间的函数。

因此，本文利用BP 神经网络具有高度非线性关系的映射能力，可以实现M维欧氏空间到N维欧氏空间的任意映射这一特点，把影响铁路客流量的各种因素作为输入，建立起与客流量之间的映射，从而对客流量进行预测。

高速铁路站车流量预测分析研究第一章绪论高速铁路是目前我国交通运输发展的重要组成部分，其车站的运营与管理是保障高速铁路运输安全和效率的重要环节。

在车站运营管理中，站车流量的预测是重要的一环，它可以为车站的运输规划、人员调度和设施建设提供重要依据。

因此，对高速铁路站车流量的预测分析研究具有重要的理论和实践意义。

本文研究的目的在于以某高速铁路B站为例，分析研究该车站的站车流量的特征、模型构建和预测方法，为高速铁路车站站车流量预测提供参考。

第二章某高速铁路B站车流量的特征分析（一）客流特征分析高峰时段客流量最高，客流量呈现出明显的波动和周期性。

客流量的高峰期一般是周五、周六、周日和节假日。

对于高速铁路B站来说，上下班高峰时段也是客流量高峰的时段之一。

（二）列车特征分析高速铁路车站的列车也是影响站车流量的一个因素。

B站作为高速铁路的干线车站，其列车类型及班次众多，按照时速分为“D”、“G”、“C”三类，列车班次多达20余趟，运力相应也非常大。

（三）天气特征分析天气是影响高速铁路站车流量的一个因素。

因为恶劣的天气会导致铁路交通安全事故的发生，使得大量旅客出行受阻，这也会对车站和车站周边地区的交通运输产生重要影响。

在高速铁路B 站的预测模型中，需要考虑天气因素对站车流量的影响。

第三章高速铁路站车流量预测模型构建（一）时间序列模型时间序列模型是一种基于时间序列的预测方法，可以对时间序列数据进行拟合预测。

在高速铁路站车流量预测中，可以采用ARIMA、ARCH、GARCH等时间序列模型来进行分析和预测。

以ARIMA为例，它是传统的时间序列模型，可对时间序列的非平稳性进行建模，具有建模简单、拟合精度较高等优点。

（二）回归模型回归模型是一种基于多个变量之间的函数关系来进行预测的方法。

在高速铁路站车流量预测中，可以采用多元线性回归模型、逐步回归模型等进行建模分析。

以多元线性回归模型为例，它可将多个影响因素引入预测模型中，以建立多元线性回归模型对站车流量进行预测。

关于铁路客运量的预测及客流高峰期应对措施的探讨内蒙古乌海市016000摘要：铁路客运量预测是指对铁路客运量未来发展的科学描述及推测，为铁路客运计划和发展政策提供依据，是合理规划铁路客运系统的基础。

而铁路客流高峰期是指铁路客流在某段时间内显著增长，如春节、国庆等，这导致铁路上缺乏足够的运输组织设备，需用特殊方法进行运输组织的时期。

关键词：铁路客运量；客流高峰期；应对措施铁路作为国家重要的基础设施，无疑是现代交通运输业的中流砥柱，在交通领域，铁路是一种大众化交通方式，运量分析已成为研究和评审热点。

铁路客运量预测是铁路客运生产的重要基础，有效的客运量预测有助于铁路管理层制定客运营销策略，提高资源配置效率，为铁路运营管理决策提供重要参考。

一、铁路客运高峰期的特点在铁路客运高峰期时间段内，旅客呈现出集中出行的特征，在这段时间内，客运站客流量剧增，旅客发送量大，以某火车站为例，节假日期间，单日最高旅客发送量达到21893人，比平峰期的7865人高出14028人，对车站的安全有序运行构成了巨大挑战。

铁路客运高峰期的旅客客流主要由学生流、旅游流、探亲流、民工流等组成。

客流变化大、聚集快，具有地域性、方向性、时间性、复杂性、可诱导性等特点。

二、铁路客运量的影响因素1、外部因素①经济发展水平。

旅客出行需求主要来自生产与消费，很大一部分是生产性旅行需求。

经济发展水平越高，公务活动越多。

因此，社会生产发展水平直接影响着人们的出行需求。

②居民消费水平。

随着经济水平的不断增长和生活质量的提高，走亲、访友、休闲旅游等活动需求必然会增加，消费性需求也会随之变化。

③人口规模和城市化程度。

客运的对象是人，人口的显著变化必然导致旅行需求变化。

我国地大物博，生产力分布不均，各地区经济水平差异显著。

随着城市化和人口集中的加速，人力资源从经济欠发达地区流向经济发达地区，客流量也将相应增加。

④季节性因素。

季节变化对客流影响是指全年四季交替引起的客流波动，包括四季更替等自然变化直接引起的旅客出行次数与时间变化。