基于SLSTM模型的公路貨運(yùn)智能預(yù)測研究

摘要 針對公路貨運(yùn)預(yù)測問題，提出一種季節(jié)預(yù)處理技術(shù)，并結(jié)合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型（long-short term memory，LSTM）構(gòu)建SLSTM智能預(yù)測模型。以江西省季度公路貨運(yùn)量和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量為例，與持續(xù)模型、灰色模型、自回歸模型、LSTM模型相比，提出的SLSTM模型能夠有效降低預(yù)測誤差約40.2%～74.4%，旨在為公路交通規(guī)劃提供一定參考。

關(guān)鍵詞 公路貨運(yùn)；深度學(xué)習(xí)；季節(jié)預(yù)處理；智能預(yù)測

中圖分類號 U491 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 2096-8949（2024）18-0001-03

0 引言

公路貨運(yùn)預(yù)測是指在市場調(diào)研基礎(chǔ)之上預(yù)測未來一段時間公路貨運(yùn)量和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的變化情況，它不僅有利于企業(yè)發(fā)揮市場作用、助力企業(yè)制定經(jīng)營目標(biāo)和決策、強(qiáng)化企業(yè)管理、提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，而且是公路交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的基礎(chǔ)，對于交通運(yùn)輸規(guī)劃管理具有重要指導(dǎo)意義。

張曉延等[1]采用灰色模型（grey model，GM）針對港口的貨運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測，并分析了運(yùn)河效益。常志宏等[2]利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)分析了公路貨運(yùn)量的影響因素，構(gòu)建各影響因素與公路貨運(yùn)量之間的非線性回歸預(yù)測模型。張婷[3]采用指數(shù)平滑法預(yù)測了西安市地鐵客運(yùn)量的市場份額。張楠等[4]利用回歸模型和彈性系數(shù)法，建立了貨運(yùn)量和GDP之間的關(guān)系，以實現(xiàn)京杭運(yùn)河貨運(yùn)量的預(yù)測。類似地，王寅生[5]建立了鐵路客貨運(yùn)量與GDP的三次多項式關(guān)系式，基于此預(yù)測未來的客貨運(yùn)量。秦孝敏[6]和李逸飛等[7]分別探討了川渝東出鐵路貨運(yùn)量和蘇州北站客運(yùn)量的預(yù)測情況。馬周等[8]先利用GM模型預(yù)測客貨運(yùn)量，然后基于彈性系數(shù)法建立客貨運(yùn)量與GDP之間的預(yù)測解析式，最后對二者取平均。隨著人工智能算法的發(fā)展，大量學(xué)者利用深度學(xué)習(xí)算法開展了深度學(xué)習(xí)智能預(yù)測研究[9]。康家明[10]先利用灰色預(yù)測模型進(jìn)行初步預(yù)測，然后引入長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型（long-short term memory，LSTM）預(yù)測殘差序列，由此構(gòu)建了組合預(yù)測方法，相比單一模型通常具有更佳的預(yù)測性能。

綜上，已有研究大多是針對年度客貨運(yùn)量，鮮有研究分析客貨運(yùn)量的季度特征并展開預(yù)測。該文針對公路貨運(yùn)預(yù)測問題，提出了一種季節(jié)預(yù)處理技術(shù)，然后結(jié)合歸一化處理和LSTM模型，構(gòu)建了SLSTM組合預(yù)測模型，可為公路交通規(guī)劃提供及時指導(dǎo)。

1 理論方法

1.1 公路貨運(yùn)智能預(yù)測流程

該文提出的公路貨運(yùn)SLSTM智能預(yù)測模型主要包括3步：

（1）統(tǒng)計季度公路貨運(yùn)量和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量，引入季節(jié)預(yù)處理技術(shù)，考慮季節(jié)周期特征和整體發(fā)展趨勢，針對各季度分別建立線性模型，然后進(jìn)行去均值、歸一化處理，得到預(yù)處理序列。

（2）針對預(yù)處理序列建立LSTM模型，確定模型的超參數(shù)，并進(jìn)行序列智能預(yù)測。

（3）將預(yù)處理序列的智能預(yù)測結(jié)果反算得到季度公路貨運(yùn)量和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的預(yù)測值。

1.2 季節(jié)預(yù)處理技術(shù)

1.3 LSTM模型

1.4 誤差評估指標(biāo)

2 江西省公路貨運(yùn)量和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量預(yù)測

2.1 統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析

該文以2019年1季度～2024年1季度的江西省公路貨運(yùn)量和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量為例，繪制其季度趨勢如圖1所示。數(shù)據(jù)的前18組為訓(xùn)練集，用于建立預(yù)測模型，后3組為測試集，用于驗證預(yù)測模型的精度。

2.2 預(yù)測模型定義

為全面評估預(yù)測模型的性能，將其與持續(xù)模型（persistence model，PM）、GM模型、自回歸模型（autoregressive，AR）、LSTM模型進(jìn)行對比。

2.3 公路貨運(yùn)量預(yù)測分析

2.3.1 預(yù)測結(jié)果

各模型季度公路貨運(yùn)量預(yù)測結(jié)果如圖2所示。可以發(fā)現(xiàn)，GM和LSTM均未預(yù)測出其公路貨運(yùn)量的變化趨勢，這是因為這兩種模型難以將季節(jié)性因素考慮在內(nèi)。而PM、AR、SLSTM模型能一定程度預(yù)測其變化趨勢，其中PM模型預(yù)測結(jié)果整體偏低。因為此處的PM模型采用了往年同季度的值作為預(yù)測值，一定程度考慮了季節(jié)周期性，但同時忽略了季節(jié)增長趨勢。AR模型選用了8階，將前兩年的數(shù)據(jù)均考慮在內(nèi)，有效捕捉了數(shù)據(jù)的季節(jié)周期性。從時程序列來看，提出的SLSTM模型與實際值最吻合。

2.3.2 誤差分析

為量化評估各模型的預(yù)測精度，繪制季度公路貨運(yùn)量預(yù)測誤差柱狀圖如圖3所示。可以看出，GM和LSTM模型的效果較差，而PM、AR、SLSTM模型的精度較高。以PM模型為基準(zhǔn)，AR和SLSTM模型的MAE誤差分別降低了16.4%和74.4%，RMSE誤差分別降低了-6.0%和70.0%。整體而言，該文提出的SLSTM預(yù)測精度最高，MAPE誤差為1.8%。

2.4 公路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量預(yù)測分析

2.4.1 預(yù)測結(jié)果

各模型季度公路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的預(yù)測結(jié)果如圖4所示。與公路貨運(yùn)量類似，PM、AR、SLSTM模型的預(yù)測性能較好，該文提出的SLSTM模型預(yù)測結(jié)果與實測最接近。

2.4.2 誤差分析

各模型季度公路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量預(yù)測的誤差，如圖5所示。以PM模型為基準(zhǔn)，AR和SLSTM模型的MAE誤差分別降低了24.6%和42.0%，RMSE誤差分別降低了5.2%和40.2%。整體而言，該文提出的SLSTM模型預(yù)測精度最高，MAPE誤差為3.0%。

3 結(jié)論

（1）該文提出了一種考慮公路貨運(yùn)季節(jié)周期性和變化趨勢的預(yù)處理技術(shù)，構(gòu)建了基于SLSTM模型的公路貨運(yùn)智能預(yù)測理論方法，可為公路交通規(guī)劃提供參考。

（2）以公路貨運(yùn)量為例，與PM、GM、AR、LSTM模型相比，提出的SLSTM模型能夠降低預(yù)測誤差約70.0%～74.4%。

（3）以公路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量為例，與PM、GM、AR、LSTM模型相比，提出的SLSTM模型能夠降低預(yù)測誤差約40.2%～42.0%。

參考文獻(xiàn)

[1]張曉延，朱芳陽.平陸運(yùn)河直接腹地港口貨運(yùn)量預(yù)測及運(yùn)河效益分析[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)，2024（5）：93–96.

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[3]張婷.基于指數(shù)平滑法的地鐵客運(yùn)市場份額預(yù)測研究——以西安市為例[J].運(yùn)輸經(jīng)理世界，2023（36）：71–73.

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