基于灰色-反向传播神经网络的江西省公路货运量预测

钟 蒙，薛运强*，周 珣，张 兵，周丹丹

(1.华东交通大学交通运输与物流学院，南昌 330013；2.江西省交通运输厅规划办公室，南昌 330000)

随着经济社会发展进入新常态，公路水路交通发展既面临重大战略机遇，也面临结构调整、转型升级、资源环境等诸多挑战，新形势、新变化对公路水路交通发展提出了新的更高的要求。在此背景下，对江西省“十四五”期公路货运需求量的阶段性特征、发展形势进行分析和研究，预测未来年公路货运需求量，对交通主管部门做好顶层设计和投资决策具有重要意义。

公路货运量是反映公路货物运输需求的一个非常重要的指标。对公路货运量进行预测，可以优化中国的交通发展、资源配置、物流投资、经营管理等，对其研究具有较强的应用价值[1]。准确预测需求量，既有利于公路等基础设施建设投资计划、货运枢纽规划合理布局以及运输生产组织高效管理，又能完善综合交通系统的规划、评价，是制定和检查运输生产计划、研究运输发展规模和速度的重要指标[2]。

中外对公路货运量预测的方法主要有：回归分析法[3-4]、时间序列[5-6]、反向传播(back propagation，BP)神经网络[6-8]、灰色GM(1,1)模型预测法[9]、马尔科夫链理论预测法[10]、灰色马尔科夫组合预测法[11-12]等，这些方法各有特点，但都存在一些问题，其中时间序列法暂不考虑外界具体因素的影响，以时间为自变量，将所有的影响因素归结到时间，不能分析多个因子的关联性[13]；回归分析法虽能考虑到多个影响因素，但对公路货运量的分布存在推测，使回归分析时在某些情况下受到限制，导致这些回归拟合存在较大的偏差；……