区域货运量预测方法的比较

本文在对货运量预测理论和程序概述的基础上,介绍并比较了常用区域货运量预测方法的优缺点,重点分析了基于产业结构测度的区域货运量预测的基本原理,实证分析表明,该种方法都较目前常用的宏观货运量预测方法优.     

区域货运量预测方法的比较

本文在对货运量预测理论和程序概述的基础上，介绍并比较了常用区域货运量预测方法的优缺点，重点分析了基于产业结构测度的区域货运量预测的基本原理，实证分析表明，该种方法都较目前常用的宏观货运量预测方法优。     

单位GDP货运量与城市产业结构关系

货运量的预测问题是规划者进行交通规划的基本问题。传统的货运量预测方法在对城市做预测时缺少足够的精确度,通过引入单位GDP货运量方法可以更好的反映这一问题。在分析各产业发展对于货运量影响的基础上,利用单位GDP货运量这一指标来反映城市产业结构和货运量之间的关系,预测结果比较可信。     

基于城市产业结构变化的货运量预测实证研究

文章分析了城市经济与交通运输业发展的关系,论述了产业结构变化对货运强度的影响.以上海市为实例,采用产业结构分析的方法对货运量进行回归预测,并与GDP预测法进行对比,证明了产业结构分析法的优越性.     

上海市产业结构调整对货运量的影响分析

分析上海市产业结构调整对货运量的影响。通过定性分析上海市货运量的增长趋势,采用灰色关联分析和回归模型定量得到上海市产业结构与总货运量的关联度以及产业结构变动对单位GDP货运量的影响。文中结论用于货运需求预测以及宏观把握货运业的发展趋势方面研究,为货运业未来的发展规划提供依据。     

基于BP神经网络的南宁市公路货运量预测

为提高公路货运量预测的准确性,依据南宁市历史年份的公路货运量数据建立公路货运量的BP神经网络预测模型。将模型在MATLAB软件环境下进行编码并运算,通过对数据的反复训练和学习最终得到预测值。经过实例分析证明基于BP神经网络的货运量预测模型的有效性。为证明不同方法间的差异性,利用趋势外推法、三次指数平滑法、灰色预测法以及指数回归法对南宁市公路货运量进行了预测。通过对比分析,得到不同方法的相对误差。可以看出,基于BP神经网络的货运量预测模型较传统预测方法有较大的优越性,BP神经网络模型能够揭示货运量的非线性变化关系,准确地拟合原始数据。     

组合预测模型在铁路货运量预测中的应用

货运量预测是铁路运输规划的基础,单一预测方法很难准确有效地进行运量预测。探讨组合模型在铁路货运量预测中的应用,以全铁路货运量及社会经济发展状况为样本,对未来铁路货运量进行预测。实证预测结果表明：组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,从而提高模型预测精度,与单一模型相比,该方法具有较好的实用价值。     

基于层次结构模型的RBF神经网络货运量预测方法

为了有效地进行交通货运量预测,通过对货运量影响因素的分析,建立了关于货运量影响因素的层次结构模型,并根据该模型构建基于RBF神经网络的货运量预测方法。用我国1985~2004年的货运量对该神经网络进行训练和预测,同时与BP神经网络预测方法进行比较。结果表明,该方法具有更快的运算速度和更高的精度,具有很好的预测能力和应用价值。     

基于灰色Verhulst模型的民航远期货运量预测研究

从分析民航远期货运量预测的难点入手,引入灰色Verhulst模型,并分析了此理论应用于中国民航长期货运量预测的可行性及方法,在此基础上建立了民航货运量的Verhulst预测模型,结合中国民航货运量的历史数据进行了研究和分析。研究表明,灰色Verhulst模型在民航长期货运量预测方面具有较好的应用效果。     

灰色系统理论在道路货运量、货运周转量预测中的应用

基于灰色系统GM(1,1)模型和残差修正GM(1,1)模型,预测道路货运量及货运周转量,可充分开发并利用了少量数据中的显信息和隐信息,避免复杂的相关关系,克服原始数据的离散性,得到高精度的预测结果.以山东省道路货运量及货运周转量为例进行了中短期预测,并用后验差方法对预测结果进行了检验。     

BP神经网络在新疆货运量预测中的应用

在分析货运量影响因素的基础上,利用BP神经网络建立新疆货运量时间序列预测网络结构模型.利用1995～2006年新疆货运量历史数据,对模型进行训练和拟合,再选用2007 ～2008年的历史数据作为网络模型检验样本,同时采用移动平均法、指数平滑法对新疆货运量进行预测,并对预测结果作对比分析.研究表明,采用BP神经网络预测新...     

基于区域间投入产出的货运需求空间交流分析

货物运输空间交流即货物在起、讫点（OD）间的流量,既可以反映传统的运输统计中的货运发送量,也可以反映出货运到达量,同时还可以反映起点与讫点之间的交流关系,是空间运输联系的重要研究内容。长期以来,由于运输统计资料的不完备及OD调查费时耗力等原因形成该研究领域的瓶颈。运输是一种派生需求,空间运输联系是空间经济联系的一个表征,从空间经济联系入手,可以较全面地揭示空间运输联系的内在机理。《区域间投入产出表》较系统、全面地反映8大经济区域之间和部门之间的经济联系,利用该表深入到产业部门,由区域间产业空间交流揭示区域间货物运输的空间交流规律。     

基于模型组合的铁路集装箱运量预测

根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.     

考虑容量约束的铁路货运竞争性定价策略研究

在铁路传统货运市场营销中,针对定价问题的研究很少考虑铁路货运系统的容量约束,为了将铁路编组站和线路的容量约束与货运价格的制定进行综合优化,引入市场竞争因素,提出了一个以铁路运营企业总利润最大化为上层目标和货主广义费用最小化为下层目标的双层规划模型.在满足约束条件的前提下,该模型能够给出最优的定价策略和运量分配方案,使得铁路运营企业的总利润最大化.为了降低模型求解难度,运用原始—对偶方法将双层规划模型转化成单层整数线性规划模型,给出了精确的求解算法.通过算例验证了该模型在我国铁路货运定价中的可行性.     

基于粒子群优化算法下的灰色系统船闸货运量预测

采用灰色系统理论,建立了基于GM(1,1)的船闸货运量预测模型.模型参数计算分别采用粒子群优化算法和最小二乘法,两者进行对比发现,预测误差相当,但是粒子群优化算法可以避免繁琐的矩阵运算而优于最小二乘法.应用基于粒子群优化算法的灰色系统模型进行了船闸货运量的预测.     

综合货运网络规模及货物周转量算法研究

通过30年来全国范围综合货运网络基础数据的分析,采用数理统计的方法,得出了三大产业生产总值和5种运输方式所承担货物周转量的相关关系函数,并以此确定了综合货运网络各种运输方式的里程规模.结合当前常规数据结构,建立不同运输方式所承担货物周转量合理比例的多目标货物周转量比例计算模型（CCTV Model）,并基于运输效率、运输效益、对经济增长的贡献分别确定了合理货物周转量构成比例.结果表明,模型利用国内的常规数据结构能够较好的预测综合货运周转量比例,并应用于未来综合货运结构的预测和分析,不同目标值决定了不同的运输方式货物周转量构成比例.     

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铁路货运量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系，传统的BP神经网络模型能对非线性系统进行很好的拟合，但模型的预测能力不强。通过单位根检验，可知铁路货运量及其影响因素的时序列数据是非平稳的。本文通过分析BP神经网络的传递函数对非平稳时间序列预测的不利影响，提出用差分法对输入数据进行预处理，在此基础上建立了铁路货运量预测的改进BP神经网络模型，并通过实例计算说明了这种改进BP神经网络方法对提高铁路货运量预测精度的有效性，最后利用该模型对2006—2O1O年的铁路货运量进行了预测。     

基于模糊线性回归模型的公路货运量预测方法

确定了公路货运量的影响因素分别为GDP、人口数量、社会消费零售总额和农副产品产值,构建了基于模糊线性回归模型的公路货运量预测方法。以延安市公路货运枢纽规划为实例,1995～2004年的货运统计量作为因变量,确定了模型的模糊系数。以2005～2010年的货运统计量作为验证值,分析了模型的拟合精度,并将模糊线性回归模型的预测结果与指数平滑法、灰色模型、弹性系数法3种常见预测方法的预测结果进行比较。研究结果表明:在模糊线性回归模型中,t检验的平均值为0.673 07,说明预测值与实际值差异不显著,模型预测效果较好;4种方法的平均相对误差分别为0.073 1、0.100 3、0.167 8、0.232 9,可见,本文方法误差最小。