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。     

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.     

基于粗糙集的公路客运量预测

公路客运量预测不仅是进行客运发展规划的基础,也是制定城市综合客运枢纽规划及综合交通规划的前提。通过对公路客运量预测决策表连续属性的离散化、决策矩阵构造及最简决策规则的获取,建立了基于粗糙集的客运量预测模型。该模型获取的最简决策规则避免了因历年统计数据波动而造成的预测误差,最终的预测结果为增长区间而不是绝对数值,更好的反映了公路客运需求。最后应用该模型预测成都市未来5 a的公路客运量,得到了客运量的增长区间。     

铁路客运专线运营初期运量预测方法研究

为解决铁路客运专线建成初期客流形成不稳定的问题,充分考虑受运输条件限制的潜在需求,基于运输方式的经济性和运输阻抗,构建多元Logit模型预测通道内转移客流量,通过对比客运专线开通前后客运服务提升率对诱增客运量进行预测。以新建成的成绵乐客运专线为例,分别对其趋势客运量、转移客运量、诱增客运量运营初期预测,得到2017年和2020年通道总客运量,为铁路客运专线系统预测提供一种新思路。     

空铁联运条件下长三角地区铁路系统客运组织

本文利用重力模型和logit模型对长三角地区主要城市间的铁路客运量进行预测,分析了空铁联运对该地区的铁路客运系统在运输组织模式和列车运行方式方面提出的新的要求。在此基础上,结合铁路线网规划,确定了适合空铁联运的铁路客运组织模式。     

铁道部：1月全国铁路旅客发送量同比增长11．8％

据国家铁道部网站消息。铁路客运量开年实现大幅增长。1月份，全国铁路旅客发送量完成133亿人，同比增长11．8％，实现了客运新年开门红。     

基于数据预处理的铁路客运量灰色预测模型

铁路是国家的基础设施,对铁路的客运量进行准确地预测具有重要的理论意义和实际应用价值。首先对传统预测方法进行了分析,指出它们在运量预测中的不足,进而提出应用灰预测进行运量预测的优势。结合滑动平均法对灰预测方法进行了改进,同时考虑初始条件的改变。在预测2006-2010年全社会客运总量的基础上,根据铁路客运在各种运输方式中所占的份额预测2006-2010年的铁路客运总量。     

基于改进LSTM-Prophet算法的客运量预测

利用该模型对2019年的铁路月度客运量数据进行预测，并与实际客运量进行对比分析，实验表明，LSTM-Prophet算法模型预测值的MAPE值为1.91%,MAE值为559.07,RMSE值为691.82,三个评价指标值都低于SARIMA模型、LSTM模型和GM(1,1)模型的评价指标值，所以LSTM-Prophet算法模型更能准确预测客运量数据，为决策提供参考价值。     

厦门北站的客运服务质量评价

2018年上半年,铁路完成客运量16.2亿人,同比增长8.0%,其中高铁客运量占比超五成。越来越多的人选择铁路出行,铁路车站的客运服务质量开始受到旅客的关注。厦门北站作为厦门市最主要的枢纽车站,客流复杂,流量较大,论文结合厦门北站客运服务设施和客运服务工作的具体情况,设计了一份以旅客需求为中心的问卷,利用SERVQUAL模型和相关的统计分析,并对数据的可靠性进行检测,形成一套评价指标模型,从中发现存在的问题,力求提高厦门北站的客运服务的水平和技术。     

上海市大型居住社区公共交通配套运营情况研究

截争2012年,上海市公共交通客运最继续保持良好的增长态势,日均客运总量达到1701万乘次,同比增长2．0％,其中轨道交通为客运量丰要增长源。轨道交通客运量保持快速增长,日均客运量622万乘次,占全市公共交通客运最的36．5％;公共汽电车客运量堪本保持稳定,     

基于改进灰色GM(1.1)模型的铁路货运量预测

针对铁路货运量年度长期预测对货运部门制定短期运输规划指导不足的问题,引入GM(1.1)模型预测铁路月度货运量.考虑货运量序列常呈振荡波动的特征,利用加速平移变换和加权均值变换弱化序列的波动性后,建立改进灰色GM(1.1)模型实现最终预测.对我国2019年11月至2020年5月铁路月度货运量序列拟合结果比较表明,与传统GM(1.1)模型相比,改进GM(1.1)模型在预测精度方面明显提高,能更好的拟合铁路月度实际货运量,解决了传统GM(1.1)模型对呈现振荡波动现象的铁路货运量预测精度较低的问题.     

综合运输通道客运结构配置的随机饱和熵模型

为寻求系统、科学的综合运输通道最优客运分担,提出用最大熵原理构建客运结构配置模型,基于随机时间价值,选择旅客广义出行时间最小的运输方式,定义了通道内的基本路段饱和度和通道饱和熵,设计了用于求解模型的粒子群算法。分析发现,车外时间差、单位里程票价差、单位里程车内时间差以及旅行距离将直接影响各运输方式客运分担率的高低;以通道饱和熵最大为目标得出的常规铁路最优定价高于现行铁路票价,且通道饱和熵上升了15%,说明铁路票价偏低会造成铁路客运量过于饱和;由通道饱和熵模型得出的最优客运分担结果,缩小了基本路段上各运输方式饱和度之间的差距,实现了运力和运量的有效匹配。     

基于Holt-Winters模型的铁路月度货运量预测研究

铁路货运量预测是铁路运输市场分析的重要内容,对铁路货运业务的开展有着重要指导意义。铁路月度货运量数据序列是既有趋势性增长又有季节性波动特征的时间序列,Holt-Winters模型适用这类时间序列的预测。本文构建Holt-Winters乘法模型来进行铁路月度货运量预测,并以某铁路局化肥月度货运量为原始数据来做实证分析,最后与灰色模型、分组回归等传统预测模型的结果进行比较,结果显示Holt-Winters模型的预测精度最高。     

公路枢纽项目客运量预测方法初探

公路客运量发展预测是公路客运枢纽站项目可行性研究中的主要内容 ,是确定一个项目建设规模的基础条件。探讨应用经济指标与公路客运量统计数据作为基础数据 ,在经济指标预测中采用增长系数法和三次指数平滑法进行预测 ,采用回归分析模型进行客运量预测 ,从而为公路客运枢纽项目确定规模提供依据     

公路客运运力结构配置

运力配置合适与否不仅关系到客运企业经济效益的好坏,而且也是评价客运方式服务质量和服务水平的一项重要指标,并将直接影响其市场占有率。研究运力配置对公路客运企业、对客运消费者及区域经济都有很大意义。在对高速公路客运运力影响因素充分分析基础上,通过对公路客运量预测影响因素进行分析,建立了公路客运量预测模型,对未来目标年的客运需求量进行了预测、计算,确定运力结构配置方案。     

基于灰色系统理论客运量和客运周转量的预测

基于灰色系统GM(1,1)模型对道路客运量及客运周转量进行预测,可避免复杂的相关关系分析,解决由于原始数据离散带来的困难,得到高精度的预测结果.依此模型对山东省道路客运量及客运周转量进行了中短期预测.     

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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.     

北京公共交通出行比例今年上半年已达39．3％

今年上半年，北京交通客运量为38．7亿人次，公共客运交通完成客运量33亿人次，占总客运量的85．27％，公共交通出行比例达到了39．3％。     

基于灰色关联理论与多元线性回归模型的铁路客运量预测

对铁路客运量进行定性分析,采用灰色理论中的灰色关联分析方法,对影响铁路客运量的因素进行关联分析,挑选出关联性最强的因素,建立铁路客运量与影响因素之间的多元回归预测模型,通过实例证明,该预测方法简单可行,预测精度较高。     

“非典”对我国客货运输的影响

[公路客运] 今年4月份我国全社会的客运量比去年同期下降了6.9％,客运周转量同比下降8％,增幅比一季度分别下降12.1和17个百分点。进入5月份,客运量下降幅度明显加大,1至5日的客运量同比下降67％。“非典”疫情对公路运输的影响首先是部分线路被迫停运,其次客流减少和由于购买消毒用品带来的运输成本增加,使得一些客运站场处于入不敷出的营运状态。