杨丽蓉，吕红霞

(1. 西南交通大学 交通运输与物流学院，四川 成都 610031；2. 全国铁路列车运行图编制研发培训中心，四川 成都 610031；3. 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室，四川 成都 610031)

铁路货物运输是我国货物运输的重要运输方式 ，凭借其运输量大、安全性高、运价极低的优势，成为我国运输市场的主力，尤其是对于长距离运输的大宗货物其优势明显。近年来，我国铁路货物运输量在国家大力支持的背景下，由于其他各种运输方式的冲击，仍出现较为明显的下降。结合历史运营状况，消除冗余因素的影响，进行货物运输市场的科学预测。对合理制定运输计划具有重要的指导意义。近年来，张诚等[1]运用粗糙集对铁路货物周转量预测进行了研究，秦俭等[2−4]运用粗糙集研究了物流需求预测。最常见的粗糙集离散化方法是等距离划分或者等频率划分。等距离划分需要使用者首先给定一个不小于二的整数，然后根据各条件属性的实际值或增减率，将属性的值域划分为几个离散的区间；等频率划分则需要规定每个区间的样本数，然后再进行离散。上述研究为离散化预测奠定了一定的理论基础，但是几乎没有考虑决策表内各样本间的不可分辨关系，离散后的结果可能会改变系统内的不可分辨关系[5]，继而改变条件属性与决策属性间的关系，使预测结果产生偏差。运用基于粗糙集的简单熵离散化方法，在保持属性间的关系的前提下离散数据，得出影响货物周转量的核心因素。……