用需求理论分析高速铁路的建设条件

用效用理论和多目标决策方法模拟旅客的交通工具抉择行为,建立各种地运输方式的客运市场占有率模型。以旅客时间价值和旅行距离为变量,研究社会客运量在３种运输方式中的分配,从而分析高速铁路对客运需求的市场适应性,提出以旅客平均时间价值表示的高速铁路合理建设时机。     

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     

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。     

2003～2005年我国公路客运量预测分析

以过去10年我国公路客运量时间序列数据为依据,采用回归分析法和弹性系数法,对2003～2005年我国公路客运量进行了预测分析.研究结果对优化公路客运资源配置,建立完善的公路客运市场具有重要的意义,也可为一系列相关问题的决策提供科学和可靠的依据.     

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。     

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.     

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。     

当前国产客车发展一瞥

随着我国改革开放不断深入,国民经济快速发展,公路建设突飞猛进,公路客运、城乡客运、旅游客运、城市公交客运正在迅速发展,客运量不断增加,客车市场也随之急剧扩大.据交通部门预测,到2005年,全国从事旅游运营的大中型客车达60多万辆,资料显示,近年来国产客车年产销量均在8万多辆.由此可见,日趋繁荣的客运市场,对客车的需求量是多么的巨大.     

公路旅游运输客运量预测

公路旅游客运量的预测是公路旅游运输客运发展和管理的基础 ,也是地区未来旅游发展趋势的预测 .笔者结合公路旅游客运的特点 ,提出了地区旅游客运总量的“弹性系数法”的常规预测模型 ;公路旅游客运量的“景点容量—吸引力模型”和“容量—车型模型” ,为旅游运输车型配置和合理的组织运输提供理论基础     

灰色预测模型在蚌埠市公路客运量预测中的应用

公路客运量预测是对客运量的发展趋势的动态分析,正确预测公路客运量对地区的经济发展格局和资源配置及公路运输企业的投资结构等都有重要作用。运用灰色系统模型理论,根据蚌埠市公路客运情况,建立GM(1,1)模型。通过残差检验、关联度检验和和后验差检验,得出所建GM(1,1)模型预测精度较高,适用于蚌埠市公路客运量预测。     

中长距离通道客流结构及高速铁路运营策略研究

以经济性、快速性、便捷性、舒适性及安全性为衡量指标,建立乘客出行广义费用函数;结合非集计理论和方法,构建中长距离通道客流分担率模型.并以武汉-广州客运通道为例,分析不同时间价值下客流结构的变化情况,发现普通铁路更加符合旅客的出行偏好,其客运分担率高于45%.最后,以利润为指标,对高速铁路运营策略进行了分析.研究结果表明,由于普通铁路与高速铁路之间的竞争关系,高速铁路运营利润及铁路总利润难以同时达到最优;当以高速铁路运营利润最大为目标时,高速铁路票价和旅行速度分别为275 元和325km/h;当以铁路总利润最大为目标时,高速铁路票价和旅行速度分别为350元和300km/h.     

�г�����ͨ�������ṹ��������·��Ӫ�����о�

以经济性、快速性、便捷性、舒适性及安全性为衡量指标,建立乘客出行广义费用函数;结合非集计理论和方法,构建中长距离通道客流分担率模型.并以武汉—广州客运通道为例,分析不同时间价值下客流结构的变化情况,发现普通铁路更加符合旅客的出行偏好,其客运分担率高于45%.最后,以利润为指标,对高速铁路运营策略进行了分析.研究结果表明,由于普通铁路与高速铁路之间的竞争关系,高速铁路运营利润及铁路总利润难以同时达到最优;当以高速铁路运营利润最大为目标时,高速铁路票价和旅行速度分别为275元和325km/h;当以铁路总利润最大为目标时,高速铁路票价和旅行速度分别为350元和300km/h.     

考虑通道分工和竞争的客运专线定价方法

分析了中长途旅客运输市场竞争环境以及运输通道内既有线和客运专线合理分工．提出了客运专线多产品票价制定的多层规划模型．模型中不仅考虑了基于广义费用最小的旅客出行选择要求和运输企业效益最大化，并且兼顾了与客运通道内既有线的分工，其优化目标是得到最优或接近最优的票价制定方案．探讨了求解该模型的遗传算法．     

改进SVR及其在铁路客运量预测中的应用

为了提高铁路客运量现有预测方法的预测能力,用训练样本与测试样本间的马氏距离对惩罚因子进行加权,对传统的支持向量回归机(SVR)进行了改进,在此基础上提出了基于改进SVR的铁路客运量时间序列预测方法.以1980~1998年铁路客运量预测为例,对SVR方法和BP人工神经网络(BPANN)方法进行了比较,结果表明,SVR方法能获得更准确的预测结果.     

成都铁路枢纽客运系统的分析与研究

以成都铁路枢纽客运系统为研究对象，作者讨论了客运专线引入枢纽对客运系统的影响，城市形态及其发展规划与铁路客运站选址的相互关系，铁路与城市交通网络体系中其它运输方式的衔接方式、换乘关系及协调发展；提出了未来三十年成都铁路客运系统车站的分工布局、客货线路在枢纽内的走向及疏解原则，同时提出近期新成都站的建设方案以及市内各种交通运输系统与之协调共谋发展的措施。     

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.     

中国高速公路运输态势

挖掘了中国高速公路13年的客货车运输量、车辆结构、运行速度、运输密度、货车空驶和货车超载等历史数据, 分析了高速公路上客货车运输态势。分析结果表明: 2018年高速公路行驶量为7.32×1011 veh·km, 其中货车行驶量为2.21×1011 veh·km, 客车行驶量为5.11×1011 veh·km, 高速公路行驶量与车道里程相关系数高达0.99; 2018年高速公路旅客周转量达到1.77×1012人次·km, 相当于2006年高速公路旅客周转量的3倍, 相当于同年铁路旅客周转量的1.25倍; 随着私家车保有量的增加, 7座以下客车出行总量和比例均持续大幅增长, 已从2006年占高速公路总旅客周转量的29.75%, 增长至2018年的71.74%;2018年中国高速公路货物周转量为2.99×1012 t·km, 较2017年同比增长约4.25%;2018年高速公路货物周转量占全社会营业性货车货物周转量的42.00%, 且高速公路运输量波动与经济周期基本同步; 中国各省高速公路客货车运输较为合理; 2018年各省旅客和货物运输密度的基尼系数分别为0.36和0.30, 均处于相对合理区间; 2018年高速公路货运车辆结构进一步优化, 与2017年相比超载现象降低了1.63%, 货车空驶现象增加了4.28%。      

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.