張正義,王公強,牛天河

西安鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院,陜西西安710014

煤炭鐵路運量預(yù)測能夠有效調(diào)度鐵路車輛和優(yōu)化煤炭運輸資源配置，更為鐵路煤炭運輸通道發(fā)展規(guī)劃提供重要決策依據(jù)[1]。煤炭鐵路運輸受諸多因素影響，從經(jīng)濟走勢看，當(dāng)前我國供給側(cè)改革進入“快車道”，煤炭的產(chǎn)量發(fā)生了較大的變化，同時煤炭的價格也出現(xiàn)了較大的波動，價格變動直接影響需求量，需求量的變化直接影響煤炭運輸活動。綜合相關(guān)的調(diào)研數(shù)據(jù)并結(jié)合文獻資料，可將影響煤炭鐵路運輸?shù)年P(guān)聯(lián)影響歸納為以下9個基本要素，包括煤炭平均價格、煤炭鐵路運輸費用、煤炭公路運輸費用、煤炭水路運輸費用、煤炭消費量、工業(yè)總產(chǎn)值、鐵路通車里程、煤炭產(chǎn)量、鐵路運煤專線里程，內(nèi)容如表1所示。

表1 煤炭鐵路運輸相關(guān)影響因素Table 1 Factors related to coal railway transportation

1 模型建立

本文以嵌入式小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為炭煤鐵路運量預(yù)測模型構(gòu)建的基礎(chǔ)，此種建模方法能夠充分利用小波變換的優(yōu)勢特征，保證模型具備較強的逼近與容錯能力[2]。但影響煤炭鐵路運量的因素具有較強的復(fù)雜性和隨機性及不確定性，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會容易引起振蕩效應(yīng)和陷入局部極小[3]。為了有效的改進這一問題，需要將具有自然進化規(guī)律的遺傳算法引入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]。本文建立的預(yù)測模型以遺傳算法來克服小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前期搜索不足，并集合遺傳算法的全局搜索尋優(yōu)和BP網(wǎng)絡(luò)局部搜索尋優(yōu)，保證預(yù)測結(jié)果精確。優(yōu)化模型首先進行小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)確定，然后以優(yōu)化后的參數(shù)進行小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，直至得到最優(yōu)解[5]。模型建立步驟如圖1所示。

圖1 基于遺傳算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)煤炭鐵路運量預(yù)測模型Fig.1Forecast model of coal railway transportation volume based on wavelet neural network optimized by genetic algorithm

2 模型求解

依據(jù)建立的模型設(shè)定MATLAB求解，求解關(guān)鍵程序示例如下：

（1）數(shù)據(jù)歸一化程序示例

[XX,minp,maxp,YY,mint,maxt]=premnmx (XX,YY);

（2）遺傳算法優(yōu)化程序示例

P=XX;%輸入變量T=YY;%輸出變量…………………….plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-');xlabel('Generation');ylabel('Fittness');

（3）小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練程序示例

[W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val,V]=gadecod(x);…………………….xlabel('樣本序號');ylabel('煤炭鐵路運量');end

（4）適應(yīng)度函數(shù)程序示例

function[sol,val]=gabpEval(sol,options)…………………….end;[W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod(x);end

（5）編解碼和隱含層函數(shù)程序示例

function[W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val,V]=gadecod(x)……………………end B2(i,1)=x((R*S1+S1*S2+S1)+i);sum=sum+abs(T(i)*log(A2(i))+(1-T(i))*log(1-A2(i)));

3 實例驗證

由前文確定的影響因素可知，在進行模型求解時輸入和輸出的變量如表2所示。

表2 煤炭鐵路運量預(yù)測模型輸入輸出變量Table 2 Input and output variables of coal railway traffic volume prediction model

為了獲取盡可能多的樣本數(shù)據(jù)進行小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,選取了表1中1986～2015年的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和測試。

計算中持續(xù)對參數(shù)進行修正訓(xùn)練，顯示其初始種群數(shù)為30時，MATLAB計算所得的遺傳算法誤差曲線如圖2所示，適應(yīng)度函數(shù)值變化曲線如圖3所示。由圖2和3橫坐標(biāo)可知，適應(yīng)度函數(shù)值和誤差（嫡）函數(shù)趨于穩(wěn)定在算法進行了100代之后就不再發(fā)生變化。因此，將最大進化代數(shù)100作為算法的結(jié)束條件。表3所示為測試樣本預(yù)測值和實際值之間的差異，樣本的預(yù)測值與實際值對比如圖4所示。

圖2 預(yù)測模型的誤差（熵）函數(shù)曲線Fig.2 The error(entropy)function curve of predictive model

圖3 預(yù)測模型的適應(yīng)度值曲線Fig.3 The fitness value curve of predictive model

表3 煤炭鐵路運量測試樣本誤差值Table 3 The test sample differences of coal railway traffic

從預(yù)測結(jié)果看：在選定的測試樣本中，其預(yù)測值和實際值之間的相對誤差均不高于3%，由此可知本文構(gòu)建的煤炭鐵路運量預(yù)測優(yōu)化模型具有較高精度，能反映煤炭鐵路運量的形成機理。

圖4 模型的實際運量和預(yù)測值Fig.4 Actual volume and forecast value of the model

4 結(jié)論

（1）綜合相關(guān)資料數(shù)據(jù)，最終確定了影響煤炭鐵路運輸量的關(guān)聯(lián)因素，選取其中9個核心要素煤炭平均價格、鐵路煤炭運輸費用、公路煤炭運輸費用、水路煤炭運輸費用、煤炭消費量、工業(yè)總產(chǎn)值、鐵路通車里程、煤炭產(chǎn)量、現(xiàn)有鐵路運煤專線里程進行關(guān)聯(lián)；

（2）由建立的優(yōu)化模型計算得到的最終結(jié)果可知，算法得到的運量預(yù)測值與實際值的相對誤差均不高于3%，由此可以驗證模型精度較高，同時表明選取的影響因素具有很高的關(guān)聯(lián)性。

[1]張翠云.基于灰色馬爾可夫鏈的鐵路煤炭運量預(yù)測研究[J].煤炭經(jīng)濟研究,2007(12):41-43

[2]陳哲,馮天謹.小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的研究進展[J].電子科學(xué)學(xué)報,2000,22(3):496-502

[3]曾水玲,宋鶯嬌,徐蔚鴻.基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J].吉首大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2005,26(3):178-180

[4]石永奎,胡夢龍,劉陽,等.基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦避災(zāi)硐室安全評價[J].煤炭技術(shù),2015,34(12):177-179

[5]杜文莉,周仁,趙亮,等.基于量子差分進化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法[J].清華大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2012(3):331-335