基于Box-Cox-TQR概率密度的铁路运用车保有量预测方法

合理的铁路运用车保有量，对满足铁路货运需求，提高货车运用效率，降低运营成本等有重要作用.考虑铁路运输系统复杂的内外部环境及其动态变化特性，对影响运用车保有量因素定性分析；提出了粗糙集属性约简、灰色关联分析、逐步回归方法相结合的主要影响因素识别方法.以此为基础，建立了基于 Box-Cox变换分位数回归(Box-Cox-TQR)和核密度估计相结合的概率密度预测模型.以国家铁路局运用车保有量实际数据为基础，进行预测试验.结果表明，利用主要因素识别的方法符合目标值的运动变化规律，预测结果具有良好的精度.此外，概率密度预测比点预测、区间预测传递出更多信息，为管理决策提供更多准确有用信息.     

基于改进Compertz-PCA的汽车保有量联合预测

立足汽车行业,整理我国2005—2019年有关汽车保有量的相关面板数据,使用PCA方法分析,确定营运公交数、轨道交通公里数、公路里程数、城市化率、汽车报废量、社会消费品零售总额、汽车销售量、人均GDP、国民生产总值9项因素为汽车保有量影响因素.利用PC A分析后得出的7项主要影响因素构建汽车保有量综合影响指标M,借鉴国际上通用的饱和指标,结合Compertz曲线模型对我国未来20年汽车保有量的发展趋势进行预测,结合实际情况测算出我国汽车保有量.该模型由于引入综合影响指标M,所以在预测过程中考虑到更多的参数影响,提高预测精度.结果显示:我国汽车保有量已经在沿着Compertz曲线的轨迹发展,但并没有达到饱和点,即将处于成熟期,2031年汽车保有量将达到3.5亿辆.     

基于PCA和HMM的汽车保有量预测方法

分析了常用的汽车保有量预测方法,提出了一种新的基于主成分分析和隐马尔可夫模型的汽车保有量预测方法.选取国民总收入、人均GDP、人口总数量、城市化率、固定资产投资总额、进出口总额、城镇居民人均可支配收入、钢材产量、公路货运量、公路客运量、社会消费品零售总额11个指标作为汽车保有量的主要影响因素,运用主成分分析提取了主要影响因素的主成分.以提取的主成分与汽车保有量分别作为自变量、因变量,建立了回归分析模型.以汽车保有量回归预测值的年增长率为隐状态,以回归预测值与实际值的相对误差为可见信号,建立了隐马尔科夫模型,并对的汽车保有量回归预测值进行修正.分析结果表明:基于1994～2008年的中国汽车保有量及其主要影响因素的历史数据,应用提出的方法得到2009、2010年的汽车保有量修正值分别为6.220 96×107、7.825 12×107 veh;与2009、2010年实际汽车保有量比较,相对误差分别为-0.95％、0.30％.可见,基于主成分分析和隐马尔科夫模型的汽车保有量预测方法具有良好的预测精度,能够适用于短期预测.     

基于RBF神经网络因子分析的汽车保有量预测

汽车保有量预测对城市交通的发展方向有直接的参考意义,通过分析影响城市汽车保有量的因素,采用因子分析法提炼出较少的线性无关的主要因素,建立预测城市汽车保有量的RBF神经网络模型.最后通过实例分析,对RBF神经网络因子分析法计算结果和全要素神经网络模拟结果比较,得出RBF神经网络因子分析法在运算效率、运算精度上的优越性.     

用改进的前向神经网络预测铁路货运量

对影响铁路货运量的因素进行了分析。根据影响铁路货运量的诸因素的特点，介绍了一种改进的前向神经网络预测方法，并建立了铁路货运量前向神经网络预测模型。算例表明，其预测精度高于常规预测方法。     

基于灰色关联和多元回归预测的铁路客运需求分析及预测

采用灰色关联法分析了铁路客运需求的影响因素,找出了主要因素,利用这些主要因素建立回归预测模型对我国铁路客运需求进行了短期预测,为我国铁路客运的发展规划提供参考.     

基于灰色加权马尔可夫链的大连铁路客运量预测

以2003~2013年大连铁路客运量数据为基础,采用灰色GM(1,1)模型预测方法和马尔可夫链相结合的方法对大连铁路客运量数据进行预测,给出了灰色加权马尔科夫链预测模型.不仅构造了状态转移概率矩阵,而且也获得了有效的滞时阶数.结果表明,在预测值与真实值的平均绝对误差方面,与灰色GM(1,1)模型相比,灰色加权马尔可夫链模型减小了一半,其预测效果十分理想.在此基础上,对2014~2020年大连铁路客运量数据进行了预测.     

铁路客运量的系统动力学预测

在分析铁路客运量主要影响因素的基础上,建立了铁路客运量预测的因果关系图和流程图,写出了DYNAMO方程,并对模型中的参数进行了标定,利用历史数据检验及灵敏度分析对模型的有效性进行了验证,对我国未来五年的铁路客运量进行了预测.结论显示,经检验模型有效可行,系统动力学方法较好地符合铁路客运系统的特征要求,能够很好地进行铁路客运量短期预测.     

铁路枢纽内货运量的模糊预测

分析了铁路枢纽内影响货运量的因素，讨论了不同因素的数据处理方法，建立了预测货运量的模糊回归模型，并通过算例求解，对某铁路枢纽的货物发送量进行了预测。     

基于PCA-Logistic回归的汽车保有量预测研究

汽车保有量是一个相对复杂、非线性变化的数据总量,需要一种预测方法对汽车保有量进行快速、准确、合理的预测,预测结果可以作为城市经济可持续发展的重要依据。以福建省为例,选取2000—2014年间福建省总人口、人均GDP、第一产业生产总值比重、第二产业生产总值比重、第三产业生产总值比重、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、城市化水平等8个指标作为汽车保有量的主要影响因素进行分析。对8个指标进行主成分分析得到综合经济发展值的预测方程,采用Logistic回归模型进行预测并验证。结果显示:该方法预测精度高,能够为对汽车保有量进行较准确的估计,并为城市发展规划提供参考依据。     

陕西省铁路网规模测算研究

铁路网规模测算是铁路网规划的主要内容。该文在分析铁路网规模影响因素及常用预测方法的基础上,采用连通度法、国际比较法、多元回归法和运输负荷法对陕西省铁路网规模进行测算研究和修正,得出陕西省铁路网未来年的适宜规模,为科学地规划铁路网提供理论依据和决策参考。     

中国铁路管理信息系统的结构分析

在对我国铁路各主要职能部门管理信息系统的信息交流关系定性分析的基础上,运用总体结构等级分析法明确各管理信息系统的地位和相互关系,提出铁路管理信息系统集成应该以具有强关联的运输管理信息系统为核心,以安全、财会管理信息系统为引导,抓住重点,运用基层运输管理信息系统的推动作用和上层安全、财会管理信息系统的拉动作用加快铁路信息化的发展.     

快捷货物列车开行方案多目标优化模型及算法

快捷货物列车开行方案是铁路快捷货物运输组织的基础,也是服务货主的重要 体现.本文综合考虑货主的需求及铁路的生产,以运送最多的货物需求量及最小化货主支 出运输成本为目标,构建快捷货物列车开行方案的多目标优化模型,实现货流 OD 在可 选走行路径上列车内的分配;在建模时,将列车的编成辆数设定为可以在一个范围内灵 活取值的决策变量,从而更符合快捷货物列车的特性;根据模型特点,设计了有偏好信息 的遗传算法进行求解;最后,通过一个算例验证了模型和算法的可行性. 研究结果表明, 所提出的方法对铁路快捷货物运输组织具有一定的借鉴意义.     

基于SD的集装箱海铁联运系统发展研究

在分析集装箱海铁联运发展主要影响因素的基础上,应用系统动力学理论及方法描述了集装箱海铁联运发展状况,通过因果关系图分析了集装箱海铁联运发展、经济发展和运输政策等因果反馈关系,构建了集装箱海铁联运系统发展SD模型,并以大连港为例,验证了模型有效性。选定改进铁路运价形成机制、加强港航铁路建设、港铁信息互通3种政策作为控制变量,应用模型模拟了不同政策对集装箱海铁联运系统及经济发展的影响,并提出相应建议。     

基于PCA-聚类分析的高铁旅客购票行为特性研究

铁路运输中旅客购票行为是铁路客运运营策略制定的重要基础.旅客购票行为直接影响着列车能力的占用过程,是铁路客运票额组织的重要依据.根据贵阳—广州高速铁路的旅客购票统计数据,以高铁购票旅客为样本,运用主成分分析法购票行为的特征属性进行综合分析,获得购票行为中重要特征变量.结合单次购票强度提出基于模糊C均值的双重聚类算法,对购票旅客进行聚类,并利用模糊聚类有效性指标Xie-beni和分离系数法确定最佳聚类数.结果表明,高铁旅客购票行为的关键特性为单次出行旅客人数、购票提前天数、出行OD城市人均GDP和购票渠道;不同旅客类型的购票行为有明显特性.     

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为了重现和预演铁路危险货物罐车配置方案与风险水平之间的动态关系,在对铁路危险货物罐车运输系统进行成本分析和风险分析的基础上,针对铁路危险货物罐车数量与来源结构、系统风险与成本及运输需求等因素间的多重反馈关系,采用系统动力学方法建立了基于风险控制的铁路危险货物罐车优化配置仿真模型,并进行了仿真实例分析。仿真结果证明,该模型可以直观地反映出系统各变量在不同风险水平下的动态变化趋势,有望用于在一定的可接受风险水平下的铁路危险货物罐车配置方案比选和在一定铁路危险货物罐车配置条件下的风险水平预测。     

基于供需关系的铁路货运需求预测

分析运输结构变化对铁路货运供给的影响、铁路货运需求与国民经济发展的关系以及铁路货运供需关系。总结以往铁路货运量预测方法、特点,把铁路货物运输需求量按供给关系分成供小于求和供需平衡两个阶段,并分别提出相应预测函数。     

Modeling Feedback Scheme of Empty Cars in Unloading End of Heavy Haul Railway

The transportation organization of heavy haul railway is complex in China, especially, the feedback of empty cars. On the basis of reference to the existing research results, and deep analysis of the characteristics of empty cars distribution of heavy haul railway, the authors construct the feedback schematic model of empty cars in unloading end of heavy haul railway. The minimum quantity of the combined trains and the time for combination is taken as the model goal and solution algorithm on the basis of minimum cost and maximum flow is formulated. Daqin railway is taken as an example and relevant conclusions of feedback scheme of empty cars of heavy haul railway, through an analysis of calculation results, are drawn.     

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我国重载铁路运输组织比较复杂,空车回送也有其特殊性。本文在借鉴已有空车调配问题研究成果的基础上,分析了重载铁路空车以列为单位回送等特点,研究了重载铁路列车组合分解作业对通过能力的影响,建立了以组合列车数量、组合时间最小化为目标的重载铁路卸车端空车回送模型,并将其转化为网络流模型,采用最小费用最大流算法进行求解。以大秦铁路空车回送为例,利用本文所建模型求解并分析计算结果,得出重载铁路重车方向以提高输送能力为主、空车方向以提高通过能力为主等相关研究结论。