基于GM(1,1)模型的交通客运量发展预测

采用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,选取2001~2005年我国客运运量数据,分别建立了铁路、公路和民航客运周转量的预测模型,经检验,模型精度等级较高。应用所建模型进行了2006~2010年客运周转量预测,并对照2006年实际运量数据,证明预测结果精度较高。最后讨论了GM(1,1)预测模型在运量预测实际应用中的指标选取、模型检验和应用范围。     

运输通道新建高速铁路客运量预测MD模型

为了准确分析运输通道新建高速铁路未来客运需求,应用经济学效用原理和数学分析方法,对MD（Minimum Drain）预测模型的概念、假设、原理进行了定义和分析,讨论了需求潜在化实现率、旅行总支付及运输方式选择的机理,并与传统客运量预测方法对通道总的铁路客运需求量预测结果进行了对比。结果表明,该模型预测运输通道新建高速铁路未来的市场份额为70％以上,预测潜在需求年增长率比其他方法低1％,符合近年来交通量的增长规律,这说明MD模型与传统运量预测模型结合进行通道运量预测能充分反应通道中各种运输方式的服务水平对其市场份额划分的影响。     

呼和浩特至张家口客专本线客流预测研究

随着社会经济的快速发展,我国铁路客运业也得到迅猛发展。铁路客运量的预测是运能分配、产品设计以及制定营销策略的基础。使用我国铁路客流预测普遍采用的“四阶段”预测法对新建呼和浩特市到张家口市本线客流进行预测。在有无呼和浩特至张家口客运专线的情况下,首先,使用重力模型对本线直接客运需求进行预测;其次,使用logit模型对直接需求进行运输方式分配;最后,在有呼和浩特至张家口客运专线的情况下对产生的转移运量和诱增运量分别进行计算。计算结果证明,呼和浩特至张家口客运专线对于本线旅客出行影响较大,结论可为本线旅客列车开行方案制定提供依据。     

铁路轮渡货运量预测方法研究

铁路轮渡在国内属于新生的一种运输方式，其货运量预测方法及对运量构成的划分方法尚无成熟经验可以借鉴，从综合运输的角度入手，对采用经济模型与产销平衡分析相结合预测铁路轮渡货运量的方法进行了探讨，并进一步利用该方法对铁路轮渡运量的构成进行了合理划分。     

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。     

灰色马尔可夫模型在公路运量弹性系数预测中的应用

针对公路运量预测中弹性系数随机波动性较大的问题,结合灰色模型可以揭示预测数据的发展趋势以及马尔可夫预测适合描述随机波动性较大的预测问题的优点,建立了公路运量预测中弹性系数的灰色马尔可夫预测模型;用该模型对北京市公路客运弹性系数进行预测,验证了模型对公路运量中弹性系数进行预测的合理性。研究结果表明,灰色马尔可夫预测模型能够较好地提高公路运量预测中弹性系数的预测精度,对于提高公路运量预测精度具有重要意义。     

我国铁路货运新突破——重载运输

<正>铁路科技现代化的两大重要标志,就是客运高速化和重载运输。我国在实现客运高速化的同时,在重载运输技术上有了新的突破。2008年,大秦铁路实现了全年运量3.4亿吨的目标,再次刷新了世界铁路重载运输     

组合预测方法在我国铁路客流预测中的应用

科学准确地预测铁路客运量是制定铁路网规划的基础。目前,运量预测的模型很多,单一模型并不能完全反映运量的变化规律和信息,因此,应采用Box-Jenkins模型和灰色预测模型相组合的预测模型方法对我国的铁路客运量进行预测,结果表明,组合预测模型能够提高我国铁路客运量的预测精度。     

上海市中运量发展思路研究

近年来,上海市公共交通客运总量增速放缓,地面公交客运总量不断下降。上海市"公交都市"、"十三五"相关规划、"上海市城市总体规划(2017—2035)"均明确提出了发展中运量的要求。上海市发展中运量是常规公交系统转型升级,提升公共交通服务水平,补充和完善轨道交通网络,保障城市运营和社会交通运行稳定性,发展"绿色交通",城市形象更新的需要。根据特征分析、优缺点分析、适应性分析等,针对中心城提出了中运量建设模式和推荐制式,并对未来中运量的发展提出了思考。     

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.     

灰色预测模型在铁路客流预测中的应用

运量预测是铁路运输组织工作的重要基础和主要依据之一,是一项经常性工作。只有根据运量预测结果及其他方面的信息才能做出科学的决策,编制出可行计划、规划或发展战略,最大程度地减少风险,降低运作成本,减少设施闲置。运用灰色预测模型建立铁路客流预测模型,对我国铁路客运量进行预测,灰色模型的方法简单,适合在数据少的情况下预测短期客流量。     

铁路客流量预测分析与研究

铁路客流量预测与分析对铁路部门采取有效的应对措施具有十分重要的意义,分别应用基本的神经网络和遗传算法优化BP神经网络对客流量进行了预测,建立铁路客流量网络预测模型.分别利用以前客流量的数据对2011年和2012年的客流量做了预测验证,并对2013年的客流量做了预测,结果表明利用遗传算法优化BP神经网络得到的预测数据和实际的基本相符,该预测算法应用到客流量的预测中效果良好,具有很好的应用和推广的前景.     

对我国高速铁路客运量预测的探讨

分析了客运量的影响因素、铁路客运在全国客运市场的地位,提出在市场经济条件下高速铁路客运量的预测方法,即先预测整个客运市场的客运量,再根据高速铁路在客运市场的地位和作用确定其客运量。最后给出一个例子对此予以说明。     

基于IWOGA算子的公路客运量组合预测模型

客运量预测是进行公路网规划的必要环节和计算公路经济效益的基础。为了提高公路客运量的预测精度,在现有客运量预测模型基础上,采用IOWGA算子将三次指数平滑、GM（1,1）预测和BP神经网络结合起来,建立组合预测模型,并以全国公路客运量为例,验证预测结果的精度。分析计算结果,将该模型所得结果与其它常用方法相比,与实际客运量之间相差较小,预测精度较好,可以作为预测公路客运量的有效方法。     

Prediction of Railway Passenger Traffic Volume

The current situation of the railway passenger traffic (RPT) andthe traffic marketing is analyzed. The grey model theory is adopted to establish a prediction model for the railway passenger traffic volume (RPTV). The RPTV from 2001 to 2005 is predicted with the proposed model, and a few suggestions are put forward.     

成都市公路客运量预测

在分析成都市1990—2001年交通运输发展历程，特别是公路旅客运输需求的基础上，运用多种数学模型，预测成都市未来特征年的公路客运量，为成都市公路主枢纽客运系统布局规划修编提供依据显得尤为重要。     

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经济的快速发展要求有功能完善、结构合理的综合运输系统,对该系统进行合理预测与规划可避免交通设施重复建设,减少资源浪费.本文基于马尔科夫理论,预测区域综合交通客运结构发展规律.构建了基于马尔科夫链的区域综合客运结构发展模型,并以黑龙江省综合客运交通为例,确定了黑龙江省未来年份的客运结构.结果表明,黑龙江省水运在客运中占有的份额正在被其他方式所代替,部分铁路客运量向公路转移,四种客运方式分担比率除水运以外没有大的改变,民航所占份额有所减小.验证了客运结构发展预测的可靠性,可为相关部门管理者提供决策建议.