水网地区航道货运量的预测方法

航道的货运量规模是航道规划定级及确定建设标准的重要参考依据.针对水网地区航道布局特点,在借鉴公路交通经典四阶段预测理论的基础上,研究提出了水网地区航道的货运量预测方法,重点分析了航道OD调查方法、运量预测模型等内容,并就趋势型水运量、诱增型水运量、转移型水运量预测等进行了深入探讨.结合江苏省内河航道网实例,对水网地区航道货运量预测方法进行了阐述和应用.     

航道货运量预测方法及其应用

为了精确预测航道未来货运量需求,克服传统预测方法无法实现复杂非线性拟合的缺点,分析了航道货运量的影响因素,探讨了遗传规划方法在航道货运量预测问题上的应用.根据遗传规划巾复制、交换、变异等进化方式,建立了基于遗传规划的航道货运量预测模型.以江苏省连申线苏北段历年货运量及区域经济发展状况为样本,采用遗传规划方法自动找出货运量随时间变化的规律,并对未来货运量进行了预测.结果表明,本箅法的计算相对误差很小,预测结果合理可信,且优于常用的回归预测,为解决航道货运量等非线性系统预测提供了一条新的途径.     

BP神经网络在航道网总运量预测中的应用

在对神经网络算法进行分析的基础上,以区域历年货运量值为样本,构造时间序列法的神经网络预测模型,并预测区域航道网总运量。     

那扶河及镇海湾出海航道工程通航标准分析

本文根据那扶河及镇海湾航道现状及规划、港口规划、航道货运量预测、通航船型预测等对那扶河及镇海湾航道工程通航标准进行分析。     

基于运输组织方式及船型匹配的长江口南北槽航道货运量预测

为论证长江口南槽航道治理一期工程的必要性,通过主要货类的运输组织变化、流量流向及其匹配船型分析,确定不同货类在南北槽航道运输中的分担比例,预测未来长江口南北槽航道分货类货运量的发展趋势。结果表明:南槽航道货运量仍将保持较快增长,2020年后随着北槽航道通过能力日益紧张,南槽航道货运需求增速有望快于北槽航道。     

新建内河航道货运量预测研究

结合小清河复航工程实例,根据腹地经济发展、交通运输结构等特点,首先通过产销平衡法初步预测小清河货运量,再采用货源调查法进一步预测小清河分货种货运量,通过综合分析得到小清河水平年总货运量。采用这种定量计算与定性分析相结合的方法预测结果较为合理,成果对缺乏历史数据的新建内河航道货运量预测有一定的参考价值。     

内河水网地区港口集疏运航道货运量预测分析——以锡十一圩线航道为例

锡十一圩线航道是苏南水网地区的一条通江航道。针对水网地区航道布局特点,结合其在苏州港集疏运体系中的功能定位,对"四阶段"预测方法进行补充,研究提出了水网地区港口集疏运航道的货运量预测方法。     

基于BX数据生成法的江苏省内河货运量预测

应用BX数据生成法对灰色模型预测中的初始数据进行了处理，并通过对江苏省内河航道货运量的预测，对两种方法进行了对比，说明BX数据生成法在没有明显加大工作量的基础上有效地改进了预测精度。     

三峡枢纽过闸货运量预测分析及对策研究

三峡枢纽工程建成发电通航后,改善了长江上游库区航道,极大促进了长江上游水路货运市场的发展,而三峡船闸逐渐不能满足船舶通行的要求,成为长江上游水路货运市场发展的瓶颈,本文通过对三峡船闸现状的分析,三峡过闸货运量的预测分析,三峡船闸通航能力的分析,提出解决三峡船闸通过能力不足对策和建议,供行政主管部门决策参考。     

乌江银盘枢纽工程河段货运量神经网络预测研究

采用BP神经网络建立了乌江银盘枢纽工程河段货运量的预测模型,并对货运量进行了实际预测,分析认为神经网络预测结果较戴尔斐法和GM(1,1)法更为合理。     

长江上游涪陵至丰都段航道水运量分析预测

涪陵至丰都河段是联系长江上游与中下游的重要运输通道,水运量分析预测对该段航道的建设规划具有重要意义。提出采用长江干线主要港口进出港货运数据,基于港口和航道的位置关系来统计航道水运量及流向等。结果表明该河段水运量从2000年的1 241万t增长到2016年的1. 604 4亿t,上下行水运量占比分别为66%和34%,贡献了三峡过闸货运量的94%,矿建材料、矿石、钢材、煤炭、石油和集装箱等主要货种占水运量的73%。提出采用回归分析法、弹性系数法、指数平滑法和投入产出法分别考虑腹地GDP、产业结构、运输结构等多因素对水运量的影响。预测表明:工程河段水运量呈持续增长趋势,但增长速度逐步减缓,2045年水运量达到3. 233 3亿t,主要货物水运量占总水运量的86%。水运量分析预测方法和结果可为航道的建设规划提供支撑。     

基于船舶自动识别系统数据的多汊航道船舶流量预测

基于船舶自动识别系统(AIS)大数据,通过解析AIS原始报文,分离出关键字条,经过数据清洗、筛选后匹配其他船舶数据源,以进一步识别船舶类型并划分吨级。将大数据应用于船舶流量预测中,通过跟踪代表船型的航迹,总结出船舶航行规律和运营情况,再结合历史数据和宏观形势发展,综合预测航道货运量,基于对AIS数据的挖掘,运用分配模型预测多汊航道船舶流量,并以长江口南槽航道为例预测其船舶流量。结果表明,运用AIS大数据能有效分析复杂多变的船舶航路,从而准确地预测多汊道航道船舶流量。     

基于灰色预测模型的上海水运和远洋货运量预测

为准确预测上海水运和远洋货运量,更好地建设上海国际航运中心,文中通过对上海1999～2009年水运和远洋货运量的统计分析和研究,应用灰色系统中的GM(1,1)模型,建立了上海水运和远洋货运量预测模型,通过预测模型运行并与历史数据进行比较,确认预测模型准确度较高;最后以此预测模型对上海2012～2019年的水运和远洋货运量进行了预测。     

基于ANN的非线性组合预测方法在水运货运量预测中的应用

组合预测方法可综合利用各单项预测方法提供的有用信息,有效地提高预测的精度,已被广泛运用到水运货运量预测中。本文将利用人工神经网络技术的非线性映射能力,建立一种非线性组合预测模型,并将之应用到水运货运量预测中。实践表明,这种新的预测方法可大大提高水运货运量预测精度。     

未来长江口货运量每年将达15亿吨

按照目前发布的《长江口航道发展规划》，到2020年，长江口将全面建成以主航道为主干，北港航道、南槽航道等为两翼，高效率的网型入海航道结构，预计未来长江口的货运量将达到每年15亿吨，每年产生的经济效益超过100亿元。     

基于ANN的非线性组合预测方法在水运货运量预测中的应用

组合预测方法可综合利用各单项预测方法提供的有用信息，有效地提高预测的精度．已被广泛运用到水运货运量预测中。本文将利用人工神经网络技术的非线性映射能力。建立一种非线性组合预测模型，并将之应用到水运货运量预测中。实践表明，这种新的预测方法可大大提高水运货运量预测精度。     

秦淮河航道整治工程项目用地预审获批复

<正>本刊从江苏省交通运输厅获悉,年月日,秦淮河航道整治工程项目用地预审获江苏省国土资源厅批复。秦淮河航道是江苏省"两纵四横"干线航道网规划的重要组成部分,是沟通长江和芜申线航道的重要航道。航道现状等级为四级、六级及以下,已难以满足船舶大型化以及水运货运量日趋增长的需求。     

长江口南北槽航道货运量统计数据构建和结构化分析

针对长江口南北槽航道货运量和分货类结构分析等欠缺问题,利用长江口以上所有规模以上港口的流量流向数据,探索性构建长江口南北槽航道货运量基础统计数据,并对其展开分析,重点分析上下行、内外贸、分货类、分南北槽、分空间分布等结构化特征,为南槽航道治理一期工程必要性论证提供基础。     

基于长江上游区域产业结构测度的三峡枢纽货运量预测

针对长江三峡枢纽通过能力提升的过坝运输需求预测问题,研究长江上游区域经济发展、产业结构与三峡枢纽过坝货运量的发展变化关系,构建基于长江上游区域产业结构测度的三峡枢纽过坝货运量预测模型,预计2020、2030、2040和2050年长江三峡枢纽货运量分别约为1. 61、2. 54、3. 10和3. 17亿t。研究表明:采用基于区域产业结构测度的方法预测三峡枢纽过坝货运量具有一定的参考意义;同时,发现长江三峡枢纽过坝货运量约在2040年左右将进入平稳发展阶段,该结论有待进一步探讨。     

京杭运河船型标准化政策分析

2002年，航行于京杭运河和长三角内河航道网的鲁、苏、浙、豫、皖、沪五省一市的船舶达到11万艘，l462万载重吨，占全国内河运输船舶数量的57％，吨位的61％，货运量达到5．5亿t，约占全国内河货运量的70％；运河航运提供的直接就业岗位达到30余万个。京杭运河和长三角内河航道网已经成为我国综合运输体系的重要组成部