基于改进灰色关联度的铁路大宗货运运价风险评估研究

铁路大宗货运运价的风险评估研究可以提升铁路大宗货运营销能力,以辅助货运运价管理人员判断市场运价风险态势,做出正确的运价调整方向决策,提高铁路运输企业的经营效益。基于改进的灰色关联度分析方法模型,计算大宗货运运价综合状态评估值。并从竞争者、铁路企业、货主和宏观经济环境4个角度,共选取15个运价风险评估指标,建立运价风险评估指标体系。最后,以S铁路局集团公司2018年实际煤炭运输价格为例进行实例分析,计算出其货运运价风险的综合状态评估值和评估等级,有助于调整完善铁路大宗货运运价制定。     

基于BP神经网络的铁路货运客户满意度评价模型

简要介绍BP神经网络原理,说明最基本的BP神经网络主要由输入层、中间隐含层、输出层3个部分构成。分析影响铁路货运客户满意度的主要因素：货场设施、服务状况、运输成本和货运业务,在此基础上建立铁路货运客户满意度指标体系,提出基于BP神经网络的铁路货运客户满意度评价模型,并以某铁路货运营业站为例对其客户满意度进行评价,验证该模型的可行性。     

铁路货运安全大数据功能设计研究

随着大数据、物联网、云计算等现代化技术日益成熟,为铁路货运安全管理智能化提供了有效的技术手段。结合铁路货运内外部数据需求,以及铁路货运安全风险识别和风险预警功能需求,提出"风险管理评价+风险预警+综合分析"的铁路货运安全大数据功能架构,探讨铁路货运安全风险评价功能、货运关键项点安全风险预警功能,以及货运安全综合分析的功能,为有效提升铁路货运安全智能化管理能力提供决策依据。     

BP神经网络在铁路运量预测模型中的应用

将神经网络中的BP算法应用到货运运量预测方面,对铁路货运运量进行了预测,并对该模型在预测时产生的误差进行了分析.目的在于提高铁路货运运量预测能力,实现铁路货运的合理运输.     

基于GRA-PCA-GA-BP网络模型的铁路货运量预测分析

科学预测铁路货运量能够为我国铁路政策的制定、铁路货运相关规划的出台提供决策支持,对促进我国铁路货运向现代物流转型具有重要意义。为保证铁路货运量预测精度,在数据样本较少且数据波动较大时,提出基于GRA-PCA-GA-BP网络模型进行铁路货运量预测的方法。利用灰色关联分析和主成分分析对影响铁路货运量的输入指标进行预处理,再利用遗传算法优化取得BP神经网络的权值和阈值,进而求得更为准确的铁路货运量预测值。通过实例分析验证,GRA-PCA-GA-BP网络模型有效、可靠,具有较高的预测精度。     

基于运价波动的铁路建设项目经济风险后评价

针对铁路运价波动及优质优价客，货列车比例的不断增加，描述了铁路客，货运收入率的波动过程，建立了铁路建设项目经济后评价的随机风险模型，借助模拟技术，以某一铁路建设项目为对象计算了各种经济后评价随机指标，为客观地进行铁路建设项目经济风险后评价提供了新方法。     

风险量化模型在铁路安全风险预警中的应用

结合铁路安全风险特点和安全信息特征,提出两种风险量化评价模型,即基于改进风险矩阵的风险量化预警模型和基于铁路风险事件“损失值”的风险量化预警模型。两种模型运用于铁路安全风险预警信息系统,在实现铁路安全风险动态评价和风险预警功能方面,取得了良好的应用效果,为提高铁路安全风险预控能力提供了有效的技术手段。     

物流体系中铁路货运营销定价探讨

铁路货运作为物流体系的一部分,其定价策略与以往相比出现了很多新的特点.指出了铁路货运运价体系在体制上和运价方法上已不适应物流的发展,提出了对铁路货运运价调整的建议,以及货运运价制定中应考虑的几个因素.     

铁路安全风险预警信息系统的研究与设计

以提升铁路安全趋势分析能力，完善铁路安全风险预控管理体系为重点，在深入研究铁路安全风险构成、风险量化评价方法、安全状态评价模型及风险预警模型等关键技术的基础上，提出了铁路安全风险预警信息系统的建设目标、总体架构和主要功能设计。实践表明，通过系统的研究与应用，可以加强铁路安全风险的管理和预控能力，促进铁路安全管理的前移和科学化。     

基于Heston模型和遗传算法优化的铁路货运期权定价模型

结合经济学理论,将期权理论引入货运定价,针对煤炭和钢铁等大宗型货物,运用Heston模型对铁路货运期权定价,设计改进型遗传算法拟合实际市场期权价格和Heston模型的期权价格的差值,优化模型参数,建立基于Heston模型和遗传算法优化的铁路货运期权定价模型,并运用上证50ETF买入期权数据对模型的参数进行优化,用广州局货运数据对算法进行验证,计算结果证明了算法的合理性,为铁路货运定价提供新思路。     

基于径向基神经网络的铁路货运量预测

货运量预测是铁路运输部门一项重要工作,因此,关于铁路货运量预测理论和方法的研究一直是一个热点。但是,铁路货运量受多种因素影响,且各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述。本文采用径向基函数(RBF)神经网络对货运量进行分析及预测。通过对1989~2002年全国铁路货运量的历史数据分析处理后,得到铁路货运量增长量的时间序列,将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近。对网络进行学习与训练仿真实验后,用2003~2004年的增长量进行模型检验,并与BP神经网络、灰色预测模型预测结果进行对比,结果表明,应用RBF神经网络对铁路货运量进行短期预测预测精度更高、效果更好。     

RBF神经网络在铁路货运量预测中的应用

基于回归和时间序列模型的传统预测方法以及目前较为常用的灰色预测和BP神经网络预测方法，建立了RBF神经网络模型对全国铁路货运量进行详细分析和预测。利用铁路货运量的原始数据构造时间序列，并对时间序列进行分析和相应的处理。将处理后的数据构造为一个非线性映射，利用RBF神经网络进行逼近。利用Matlab对灰色预测、BP神经网络预测和RBF神经网络预测模型进行仿真实验，得出3种预测模型的平均相对误差，分别为7.67%、4.79%和1.31%。表明RBF神经网络预测方法的预测精度比另外两种预测方法高很多，可为铁路货运量预测研究提供方法支撑。     

铁路货运商业保险服务平台设计与应用

研究铁路货运商业保险现状，结合商业保险的投保流程与货运信息系统的实际运行特征，依据铁路客户投保需求，设计铁路货运商业保险服务平台。文章运用微服务的设计理念，创建货运保费计算模型，实现保险产品的快速上线，引导客户在提出货物运输需求的同时进行投保；利用报表工具对客户运输需求和投保意向进行分析，辅助保险业务人员进行营销决策。铁路货运商业保险服务平台已在部分铁路局集团公司推广应用，应用结果表明，该平台对提高铁路货运服务质量和运营效益、增强铁路运输市场竞争力具有积极意义。     

基于大数据分析技术在铁路卸车组织优化中的研究

文章介绍铁路卸车组织管理系统，该系统利用大数据分析技术，解决待卸车动态分布实时分析、重车在运输过程的监控和预警、重车到达时间的预测和预报，辅助编制卸车计划，安排货运专用线或公共货场使用等问题。系统已在昆明铁路局试用，取得了很好的经济效益和社会效益。     

北京局集团公司“三港三区域三品类”货运增量对策

在“公转铁”机遇带动下,北京局集团公司将货运增量重点由煤炭转向“三港三品类”,进行运力资源倾斜。分析“三港三区域三品类”货运量、装车卸车,从运输价格、运距结构、运力匹配、装卸车组织、环保政策、路企双方设备能力等方面分析货运增量影响因素,提出“三港三区域三品类”货运增量对策,即:增强货运市场营销策略积极参与市场竞争、加强运输组织释放“三港、三区域”运能、调整作业方案实现效率提升、依托“公转铁”政策支持优化运输结构、落实专用线扩能改造助力货运上量,提升“三港三区域三品类”市场竞争力,满足货运增量需求,实现北京局集团公司货运量持续增长。     

基于保护层分析法的铁路安全风险量化评价模型

为实现铁路运输安全风险定量评价,支撑铁路运输安全风险分级管控和精准预警,提出基于保护层分析理论的铁路安全风险评价模型。定义了保护层概念,即铁路运输生产各环节采取的人工或自动检测监测手段;通过风险初始事件固有发生频率和保护层失效频率确定风险发生的频率,并从直接经济损失、人员伤亡、行车中断3个方面定量评估风险造成的损失,从而精确计算风险值。以某货运车站道岔故障的风险评估作为示例进行模型评价试验。结果表明,该模型能够对铁路运输安全风险进行量化评价,并保证评价质量。     

既有铁路重载化改造通道规划模型研究

研究目的:随着大批客运专线相继投入运营,既有线的运输能力将得到一定程度的释放,对既有铁路进行有计划、有选择的技术改造,开行重载列车,能够充分利用既有设备条件,节约资金投入,大幅度增加线路输送能力,提高铁路劳动生产率,降低货物运输成本.研究结论:本文阐述了我国重载路网的发展规划情况,提出了重载运输通道规划所应遵循的原则.以铁路部门收益最大为目标函数,以线路通过能力和投资金额上限为约束条件,建立基于径路的重载线路投资决策与货流分配模型,并介绍求解方法.本模型的建立使重载化改造的决策依据由定性化转为定量化,从而使决策更加科学合理.     

遵小铁路运输宽城砂石骨料市场竞争力探讨

按照国家及地方推进运输结构调整要求,砂石骨料作为建材市场的大宗货物,基于遵小铁路续扩建工程,宽城的砂石骨料积极推进其供给侧改革及运输"公转铁",加快实现公路运输方式向铁路运输方式的转变。在阐述砂石骨料市场、遵小铁路运输市场、遵小铁路运输径路的基础上,通过构建砂石骨料市场竞争力模型,对京津冀区域砂石骨料市场竞争力进行分析。结果表明,宽城砂石骨料经遵小铁路外运至京津冀区域具备市场竞争力。最后从提高砂石骨料生产品质、加强砂石骨料运输组织、铁路实施差异化运价等方面对提高遵小铁路运输宽城砂石骨料市场竞争力进行探讨,为资源型城市发展砂石骨料绿色生产及运输提供借鉴。     

铁路高附加值货流改编链优化研究

由于高附加值货流分布和班列产品结构并不完全匹配,在铁路网上仍然还有相当一部分高附加值货物无法挂运班列送达,因此,减少这部分货流的在途中转次数将提高其在运输市场中的竞争力。在分析铁路货物运输流程的基础上,提出以高附加值货流改编次数最少为目标的改编链优化模型,把车流在改编站上产生的改编费用通过列车服务网转换为列车弧的权值,这样,把模型的求解问题转化为列车服务网上的广义最短路径求解问题。采用C++计算机语言对模型进行求解,以江村至丰台西方向的车流为例进行验证,验证了模型的有效性。