铁路货物周转量的半参数回归模型预测

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为提高铁路货物周转量预测的准确性，在定性分析的基础上，运用灰色关联度理论选择出反映铁路运输供给能力的7个因素，并用偏最小二乘回归方法处理变量的共线性问题。采用非参数方法表达不能量化的影响因素，建立了半参数回归模型，并与线性回归模型和灰色预测模型进行了比较。研究结果表明，用半参数回归模型预测铁路货物周转量，预测结果的相对误差仅1．7％，比线性回归模型和灰色预测模型的预测精度更高。