基于Newton插值与超松弛技术的铁路客运量预测研究

作者：杨飞; 贾俊芳; 刘岩岩; 范**; 袁博

来源：铁道运输与经济, 2023, 45(03): 44-52.

DOI：10.16668/j.cnki.issn.1003-1421.2023.03.07

• 铁路客运量
• 客运量预测
• Newton插值法
• 超松弛技术
• 改进粒子群算法

为提高铁路客运量预测精度，提出Newton插值法对客运量原始数据进行预处理以解决因节假日或重大事件造成的数据异常问题。另外，引入超松弛技术(OR)对铁路客运量预测结果进行修正，提出非线性递减权重改进粒子群算法以优化松弛因子。最后，将Newton插值法、超松弛技术与GM(1,1)和BP神经网络预测相结合，提出铁路客运量Newton-GM-BP-OR组合预测方法，并以北京市铁路客运量预测为例验证预测方法的有效性。研究结果表明，基于Newton插值法处理异常客运量数据的预测效果较基于原始数据序列更好，改进的粒子群算法在求解松弛因子过程中体现出更好的寻优能力和收敛速度，且超松弛技术对GM(1,1)和BP神经网络预测结果的修正也使得Newton-GM-BP-OR组合预测方法具有更高的预测精度。

• 单位
  北京交通大学; 交通运输学院