典型文献
铁路货运量预测研究综述
文献摘要：
为获得准确的铁路货运量预测,提升铁路货运组织效率,提高铁路物流规划的前瞻性.首先,分析铁路货运量影响因素研究现状,探讨新形势下铁路货运量影响因素的变化;其次,将应用于铁路货运量预测领域的方法分为基于统计学的传统预测方法和基于机器学习的智能预测方法两类并进行应用分析,着重对比梳理智能预测方法的改进方式、改进原理、改进效果和适用场景,从单一模型在数据预处理、参数选取、结构优化方面改进,不确定因素、动态性因素影响下组合预测模型构建和改进,海量、高维度、异构数据下铁路货运量预测的实现3个方面探讨铁路货运量预测领域需进一步研究的方向;最后,基于研究现状和发展特征,指明了铁路货运量预测领域的潜在研究热点和难点,以期为铁路货运组织和运营提供参考.
文献关键词：
铁路货运量;定性预测;定量预测;组合预测;综述
中图分类号：
作者姓名：
孟建军;陈鹏芳;李德仓;胥如迅
作者机构：
兰州交通大学机电技术研究所,兰州 730070;甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心,兰州 730070;甘肃省物流与运输装备行业技术中心,兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]孟建军;陈鹏芳;李德仓;胥如迅-.铁路货运量预测研究综述)[J].铁道标准设计,2022(10):18-26
A类：
B类：
铁路货运量预测,预测研究,铁路货运组织,组织效率,提高铁路,铁路物流,物流规划,传统预测,基于机器学习,智能预测,理智,改进方式,改进效果,适用场景,数据预处理,参数选取,不确定因素,下组合,组合预测模型,预测模型构建,高维度,异构数据,发展特征,定性预测,定量预测
AB值：
0.196085
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