提升天津港站铁路集装箱运量的策略

通过对天津港集装箱吞吐量和天津铁路港站集装箱运量发展情况的分析,提出发展海铁联运是铁路集装箱发展的方向,提高铁路集装箱集疏港班列运输比例是提升铁路集装箱运量的有效手段,通过调整铁路场站布局、加强货源组织和推进信息化建设等手段提升天津港站铁路集装箱运量。     

煤炭铁路运输抑尘处理的实践与分析

针对煤炭铁路运输存在扬尘污染周边环境,造成煤炭资源浪费,影响行车安全等问题,呼和浩特铁路局按照铁道部统一部署积极推进煤炭抑尘站建设。并对煤炭运输实施抑尘处理的效益进行初步分析。分析表明：铁路煤炭运输实施抑尘处理后可有效减少煤炭扬尘量,使铁路沿线周边环境得到明显改善并可减少企业经济损失。     

对铁路保价运输可持续发展对策的探讨

铁路保价运输是运输售后服务的重要内容,对保障货主权益、展示铁路形象具有重要意义。介绍铁路保价运输的重要作用,分析了上海铁路局保价运输在营销理念、营销手段、人员素质和激励政策等方面面临的形势,提出了拓展保价运输市场、改善保价理赔、强化激励机制等促进保价可持续发展的对策。     

Holt-Winters模型在铁路货运量预测中的应用

铁路货运量的预测结果直接影响到铁路运输计划及有关运输政策的制定。通过提出基于Holt-Winters的铁路货运量预测模型,介绍了平滑系数α、β、γ的选取及初始平滑因子、递推计算过程等关键预测环节,并对该预测模型设计了相应的算法,最后利用实例验证了Holt-Winters预测方法的有效性和实用性。     

托盘直达运输实践与思考

介绍目前国内托盘运用的现状和托盘直达运输的点,通过成都铁路局托盘直达运输试运,分析铁路托盘运输存在主要问题,提出通过实施托盘规格的标准化、建立合理托盘运用管理机制、托盘与货物捆扎成货件等托盘直达运输展的思路和对策。     

仿真技术在铁路超限货物运输中的应用

基于铁路超限货物运输的原理,利用三维绘图软件SolidWorks建立了货物模型、车辆模型、线路模型并实现仿真运行。根据超限货物等级判定原理及《铁路超限超重货物运输规则》的相关规定,判定货物超限等级,确定货物运输条件,实现铁路超限货物运输条件辅助决策,从而达到提高超限货物运输效率与安全性的目的。     

基于Box-Jenkins的铁路客运量短期预测

对客运量的发展趋势进行科学预测是铁路客运企业正确进行市场决策的基础。运用Box-Jenkins对某铁路局的客运量进行了预测,结果显示Box-Jenkins模型在分析处理短期客运发送量预测工作中的非平稳时间序列上,具有一定的优势,预测结果可信。     

城市轨道交通沿线“灰色用地”规划研究

研究目的:随着城市轨道交通事业的蓬勃发展,我国的轨道建设,尤其是轨道沿线土地开发出现了一系列问题,本文针对这些问题从规划的角度引入"灰色用地"规划的策略,提供了一种解决问题的有效途径。研究结论:本文通过对"灰色用地"规划方法的分析研究,结合苏州轨道2号线高铁站点周边的用地规划,提出对轨道交通站点周边影响区域内的土地进行动态的"灰色用地"规划,可以减少规划修改的频率,提高土地的使用价值和利用效率,体现轨道交通的市场属性,实现轨道交通建设的可持续发展。     

客运专线成网条件下既有线运输组织研究

研究目的:客运专线建设成网后将承担主要的旅客运输任务,实现客货分线运输,既有线的运能紧张局势将得到缓解,因此,有必要调整既有线运输组织以适应变化趋势。本文特对既有线客货运输产品的定位进行探讨。研究结论:客运专线建设成网后,既有线上大量客运站、客货运站的客运作业量减少或转变为货运站。既有线线路上的货物运输能力释放,且线路上列车种类减少、列车间速度差减小,货物列车的旅行速度提高,旅客列车的扣除系数也有一定程度减小,既有线应该根据变化情况充分发掘既有线运输能力,以适应运输需求增长的趋势。同时,既有线也要协调好与客运专线的关系,调整传统的运输组织原则,对既有线的各种基础设施进行改造,加强对货物运输服务质量的重视。此外,既有线铁路应该抓住发展机遇,发挥自身优势,准确把握市场目标,发展特色客、货运输产品,提高竞争力,适应运输发展的要求。     

青岛至连云港铁路运输组织模式研究

研究目的:青连铁路是一条承担中长途旅客运输和港口集疏运功能的干线铁路,速度目标值为200km/h,其旅客运输组织模式既不同于传统的既有客货混跑模式,也有别于纯客运专线的运输组织模式。如何合理确定青连铁路的运输组织模式,是影响青连铁路经济效益和社会效益的关键。研究结论:从旅行时间节省、能力利用均衡和动车组购置费等方面,经比较分析各种运输组织模式的适应性后,确定青连铁路性质为是以客运为主的客货混跑铁路,旅客列车采用动车组与普速旅客列车相结合的运输组织模式。该模式充分发挥了青连铁路的线路能力,极大满足了不同的客流需求,也兼顾了部分货物列车。