江苏省内河航道水运运输量预测

江苏省的水运货运在五大运输方式中具有较大的优势,搞好全省的水运发展规划对指导我省水运事业的发展十分重要,本文简要介绍了预测方法和步骤,全省内河航道货运量现状,货运量预测,OD运量分析,网络配流模型等。     

基于灰色模型的云浮港水运货运量预测

建立了灰色模型对云浮港水运货运量进行预测.根据云浮港2010年～2017年水运货运量建立了GM(1,1)灰色模型,模型平均相对误差较大,预测结果显示2018年～2021年云浮港水运货运量将保持较高增速.灰色关联分析显示云浮港水运货运量受到云浮进出口贸易影响较大,而国际经济增长有降速趋势,因此云浮港水运货运量增长也可能放缓.对模型进行改进,引入弱化缓冲算子,得到增速放缓的预测结果.对改进模型进行检验,检验结果表明改进模型精度较高,预测结果较为准确.     

基于MATLAB的ANFIS网络在水运货运量预测中的应用

阐述了自适应模糊推理系统(Adaptive Network—based Fuzzy Inference System，ANFIS)网络，提出了水运货运量预测的ANFIS网络预测模型．以MATLAB为工具，以1985～2001年我国水运货运量为训练样本；2002年我国水运货运量为校验样本，对网络进行训练后，预测了2003～2010年我国水运货运量．估算结果表明，同BP神经网络模型相比，此模型具有更高的准确性．     

论广东省货物水路运输

据统计，广东省水货运量占货运量的50％－60％，水运货物周转量整个货物周转量的90％以上，这充分说明，广东在考虑综合交通发展战略，注重公路、铁路建设的同时，亦要注重水运的发展。     

再论水路货运在广东交通运输中的地位和作用

根据已出版的最近资料统计,广东省1995年以来其水路货运量和货物周转量占全省货运量和货物周转量的比例逐年呈下降趋势,对此有很多合理的解释,如产业结构调整、交通体系的调整促使物流的合理化,立交交通网络的建设和完善等等。但另一方面,也要看到,广东省作为一个海洋大省和水运大省的客观地位和经济发展的客观需要对其水路货运发展的要求。文章对此以及水路货运中的各类运输状况都作了一些分析。     

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。     

基于灰色系统理论的船闸货运量预测研究

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，经检验，预测精度良好，模型为一级．应用所建模型进行了运量预测，通过后期2001～2003年实测值与预测值的对比，发现相对误差很小，预测结果合理可信，且优于常用的线性回归预测，由此可以认为，灰色预测方法是值得在水运界进行推广和探讨的．     

组合预测在水路货运量预测中的应用

科学准确地预测水路货运量,超前掌握水路货运量发展的趋势、特点、规律和数量,是制定航道网规划的基础.本文运用改进的GM(1,1)模型和一次指数平滑模型相结合的组合模型对水路货运量进行预测,结果表明,组合预测综合考虑了各种因素的影响,能够提高水路货运量的预测精度,为航道网规划提供了科学决策依据.     

深化改革加快发展再创航道事业新辉煌

"九五"航道工作在省市交通主管部门的正确领导和各级地方政府的支持下,两个文明建设协调发展,取得了前所未有的辉煌成绩.5年全省共征收航道规费31.79亿元,是"八五"的1.4倍;航闸建设和养护累计投入资金28.5亿元,是"八五"的1.85倍.以京杭运河为主通道的全省干线航道网络的通航能力进一步提高,航道里程、船舶拥有量、水运货运量、货运周转量继续稳居全国第一,是航道事业投资最多、规模最大、发展最快、标准最高、质量最好的发展阶段.     

江西省公路货运量预测研究

分析各种货运量预测方法的优缺点,结合公路交通发展的特点,特别是公路货物需求的基础上,选用回归分析法、灰色预测法,对江西省公路货运量进行预测分析。通过灰色系统模型和线性回归的方法对江西省近9年的相关数据运用MATLAB进行分析,预测出江西省未来5年的公路货运量。     

基于灰色马尔可夫链模型的航空货运量预测研究

航空货运量预测是航空货运发展和决策的基础.将灰色系统理论和马尔可夫链相结合,提出了灰色-马尔可夫链预测航空货运量的预测方法,并且针对我国航空货运量的发展趋势进行了预测.理论分析与实践都表明,该方法不但预测结果可靠,而且能够对航空货运市场的发展趋势进行宏观把握,有利于决策者的经济决策行为.     

基于混沌理论对公路货运量预测方法的研究

利用混沌理论对公路货运量的预测方法进行了分析,比较了现代常用的公路货运量预测方法的优缺点,研究了混沌理论对公路货运量的预测基本原理,构思短中长期货运量预测方法的可行性,并提出了研究方法和途径。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

城市货运量的灰色Verhulst预测模型

以研究城市货运量的预测方法为目的,为了提高城市货运量预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Ver-hulst预测模型的特点,发现Verhulst预测模型更适用于城市货运量的预测,采用灰色Verhulst预测模型对城市货运量进行预测,通过比较GM(1,1)和Verhulst预测模型的结果可知后者具有较高的精度和可靠性,最后通过实例说明预测方法的可行性,为实际决策提供理论参考。     

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...