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J-GLOBAL ID：201602249072753350   整理番号：16A0903319

環境下での鉄道旅客輸送量容量の予測方法を確定することはできない【JST・京大機械翻訳】

Prediction method of railway passenger traffic volume under uncertainty environment

著者 (5件)： Qi Shan (School of Traffic and Transportation Engineering, Central South University) ,  Li Xiamiao (School of Traffic and Transportation Engineering, Central South University) ,  Wu Huishan (Jiangsu Province Communications Planning and Design Institute Limited Company) ,  Gou Min (School of Traffic and Transportation Engineering, Central South University) ,  Zhao Jiequn (School of Traffic and Transportation Engineering, Central South University)
資料名： Tiedao Kexue Yugongcheng Xuebao  (Tiedao Kexue Yugongcheng Xuebao)
巻： 13  号： 1  ページ： 168-175  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3009A  ISSN： 1672-7029  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 合理的な予測は,旅客輸送量容量の鉄道部門は列車を運行シナリオおよび組織管理の基礎,従来の予測結果の誤差がもたらす大きいの意思決定のリスクを低減するために,システム動力学に基づいて制定し,影響の旅客交通量の主な要因を分析する,である。GDPの、鉄道の営業走行距離と民間自動車が量の3つのキー引数を持つ,ファジィ多重回帰を予測理論を用いて,鉄道旅客輸送量容量の中長期予測モデルを構築し,対応する乗客交通量の値が従来の単一値から区間値となり,関数画像」となる帯」状を段階的回帰方法を用いて抽出した。この結果は,より不確実な環境下での実際の状況に一致した。国家統計局公表の1990~2012年の中国鉄道の関連データに従って,モデルのフィッティング効果に対して検定を行った,そして2013年のデータで旅客交通量に対して予測を行う根拠である。結果:1990~2012年の各フィッティング中心の値と実測値の誤差はいずれも5%以内で,しかも実測値あてはめの間隔値のメンバーシップ度をいずれも0.5以上,2013年中心値と実測値の誤差は4.74%であった。また実際予測区間以内で予測した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 交通量 ,  曖昧さ ,  *予測技法 ,  不確実性 ,  走行距離 ,  多重回帰分析 ,  意思決定 ,  中華人民共和国 ,  予測モデル ,  *乗客 ,  自動車 ,  *旅客輸送 ,  画像
準シソーラス用語： 営業 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： railway transportation ,  passenger traffic volume ,  fuzzy prediction ,  system dynamics ,  fuzzy multiple regression model

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 環境 ,  鉄道 ,  旅客 ,  輸送量 ,  予測方法 ,  確定