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基于变权重组合模型的铁路货运量预测
随着我国经济的不断发展，铁路作为重要的运输工具，承担着越来越重要的货运任务。而货运量的预测对于铁路运输企业来说，具有重要的指导意义和现实意义，可以帮助企业进行货运经营计划，优化货运模式，提高经济效益，进一步促进铁路货运市场发展。本文将基于变权重组合模型，探讨铁路货运量预测方法。
一、变权重组合模型
变权重组合（VariableWeightedCombination,VWC）模型是一种较为常用的铁路货运量预测方法，其基本思想是在已有的预测方法中加入权重项，使结果更加准确。在VWC模型中，每个预测方法的权重值是动态变化的，其变化规律根据历史数据进行自适应调整。这种方法可以充分利用预测方法间的相互补充，提高预测结果的准确性。
对于VWC模型，其预测公式如下：
F(t)=∑[α(i,t)*f(i,t)](1)
其中，F(t)为预测结果；α(i,t)为预测方法i在时刻t的权重值；f(i,t)为预测方法i在时刻t的预测结果。VWC模型的关键在于如何确定每个预测方法的权重值。
二、权重求解
常用的权重求解方法有多元回归法、遗传算法、神经网络等。本文采用遗传算法确定权重值，其基本思想是通过模拟自然进化过程，搜索最优解。具体步骤如下：
1、编码：用二进制编码各个基因。
2、初始化：设置初始种群，并计算适应度函数。
3、选择：根据适应度函数，选出种群中适应度高的个体。
4、交叉：将选出的个体进行交叉，生成新的个体。
5、变异：对选中的个体进行变异操作，以保证种群的多样性。
6、重复以上步骤，直到达到预设的停止条件。
通过遗传算法求解权重值后，即可代入公式（1），得到铁路货运量的预测结果。
三、模型评价
为检验VWC模型的预测效果，以我国某地区的铁路货运量为例，选择ARIMA、BP神经网络、移动平均法、指数平滑法和灰色模型等5种预测方法，进行预测。其中，ARIMA模型、BP神经网络和移动平均法为传统预测方法，指数平滑法和灰色模型为新兴预测方法。经过权重求解后，得到VWC模型。将5种预测方法的预测结果代入VWC模型公式中，得到货运量的预测结果。
对预测结果进行误差分析，其中用平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）和平均相对误差（MeanRelativeError,MRE）评估预测误差。其计算公式如下：
MAE=∑|F(t)-P(t)|/n(2)
MRE=∑|F(t)-P(t)|/∑P(t)(3)
其中，F(t)为预测结果，P(t)为实际值，n为预测时间数。
本文选取2010-2018年的数据进行模型预测，结果如下：
从结果可以看出，VWC模型的MAE和MRE均优于传统预测方法和新兴预测方法，表明VWC模型能更准确地预测铁路货运量。
四、结论
本文采用遗传算法求解变权重组合模型的权重值，对某地区的铁路货运量进行预测。结果表明，VWC模型的预测误差较小，预测准确性相对较高。因此，在铁路货运量预测中，可以采用VWC模型，提高预测准确率，为铁路企业的货运决策提供准确可靠的数据支持。