不确定环境下铁路客运量预测方法

摘要

合理预测客运量是铁路部门制定列车开行方案及组织管理的基础,为降低传统预测结果误差较大带来的决策风险,基于系统动力学,分析影响客运量的主要因素,利用逐步回归方法提取了GDP、铁路营业里程和民用汽车拥有量3个关键自变量,运用模糊多元回归预测理论,建立铁路客运量中长期预测模型,相应客运量的值由传统单一值变为区间值,函数图像变为"带"状,这种结果更加符合不确定环境下的实际情况.根据国家统计局公布的1990 ～2012年中国铁路相关数据,对模型的拟合效果进行了检验,并以2013年的数据为依据对客运量进行预测.结果表明:1990～2012年各拟合中心值与实际值误差均在5％以内,且实际值对拟合区间值的隶属度均在0.5以上,2013年预测中心值与实际值误差为4.74％且实际值在预测区间之内.