基于产业结构测度的货运量预测模型

在对货运量预测理论及步骤概述的基础上,重点分析基于产业结构测度的货运量预测模型。并以合肥市为例,将单位GDP货运量的生成量与产业结构测度二者关系数量化,建立二者关系模型,根据统计学的方法检验模型的可靠性,并利用该模型预测地区货运量。     

铁路货运量多维灰色模型研究

多维灰色模型是一种研究因素空间难以穷尽，行为轨迹无法控制的信息不完全的本征性灰色系统的简便方法，本文选用１９８６０１９９０年铁路货运量，固定资产投资、货运机车平均牵引总量和一次作业平均停时第四个指建立多维灰色模型，对模型的发展系数，协高数进行分析、并对模型进行检验，然后对１９９１年货运量采用一维与四维模型相结合作了预测，而且预测值与实际值相差甚小，说明预测具有一定的可靠性。     

基于城市产业结构变化的货运量预测实证研究

文章分析了城市经济与交通运输业发展的关系,论述了产业结构变化对货运强度的影响.以上海市为实例,采用产业结构分析的方法对货运量进行回归预测,并与GDP预测法进行对比,证明了产业结构分析法的优越性.     

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。     

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GA-BP模型的铁路货运量预测

针对于目前已有铁路货运量预测方法的缺陷与不足,提出基于遗传算法和神经网络的混合预测模型对铁路货运量的预测方法进行改进优化,目的保证其预测精度.首先引用灰色关联分析法,以此来确定全国铁路货运量与其主要影响因子之间的关联度,然后按照其关联度在标准值之上的关联因子,建立GA-BP神经网络预测模型.最后通过实例分析表明,此模型预测精度及推广能力均优于传统的预测方法,从而证明该方法的可行性和有效性.     

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。     

产业结构在货运量预测中的应用研究

实践证明,利用各产业比例结构与单位GDP产生的公路货运量进行回归分析,得到规划年单位GDP产生公路货运量,以及利用规划人口、人均GDP等规划数据计算规划年公路货运量,所得预测结果比较理想.     

大连市产业结构与经济增长的灰色关联分析

运用灰色关联分析法对大连市产业结构与经济增长的关系进行了实证研究,分析三次产业与经济增长之间的灰色关联度.结果表明,大连市产业结构变动符合“配第—克拉克定理”,与经济增长关系紧密,但仍存在第二产业比重偏大,第三产业发展缓慢的问题,在此基础上,本文对大连市产业结构的优化升级提出相关政策建议.     

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.     

基于灰熵法的公路货运量和货物周转量关联因素分析

分析了国民经济宏观因素与公路货运量和货物周转量之间的相互影响, 提出了基于灰色关联度算法与熵权法相结合的灰熵关联度算法, 依据《陕西统计年鉴》中近14年的经济数据与公路货运量和货物周转量数据, 研究了国民经济宏观因素与公路货运量和货物周转量之间的关联系数, 给出了各个经济指标对公路货运量和货物周转量的影响程度; 去除各数据之间量纲的影响, 用灰色关联度算法计算经济指标与公路货运量和货物周转量之间的关联系数, 用熵权法计算各经济指标的权重; 基于经济指标的关联系数及其权重, 计算了各个经济指标与公路货运量和货物周转量之间的关联度, 并分析了北京市和天津市公路货运量的影响因素。分析结果表明: 对于经济指标, 公路货运量和货物周转量呈现相似的关联趋势, 陕西省公路货运量与第一产业产值、工业增加值、第二产业产值之间的关联度较高, 分别为0.944 7、0.941 7、0.940 2, 货物周转量与第一产业产值、城镇单位在岗职工平均工资、人均生产总值的关联度较高, 分别为0.920 7、0.915 9、0.915 3;北京市公路货运量与第三产业指数、第二产业指数、人均生产总值指数的关联度较高, 分别为0.716 2、0.714 8、0.710 9;天津市公路货运量与城镇单位在岗职工平均工资、生产总值、第三产业产值、第二产业产值、工业增加值、人均生产总值的关联度较高, 分别为0.862 0、0.855 6、0.853 4、0.851 4、0.851 4、0.851 3。可见: 北京市与天津市公路货运量关联因素分析结果总体上同陕西省基本一致, 主要关联因素都是该地区三大产业产值。     

上海市道路货运结构的经济适应性评价

分析上海市道路货运结构与国民经济的适应性。采用DEA数据包络分析方法,通过选取国民经济指标及道路货运结构指标,评价上海市道路投入及经济产出的有效性,进而说明上海市现状的道路货运结构与国民经济的适应性。最后,通过模型结果分析上海市道路货运结构中存在的问题,并为道路货运结构的调整提供合理性建议。     

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。     

综合货运网络规模及货物周转量算法研究

通过30年来全国范围综合货运网络基础数据的分析,采用数理统计的方法,得出了三大产业生产总值和5种运输方式所承担货物周转量的相关关系函数,并以此确定了综合货运网络各种运输方式的里程规模.结合当前常规数据结构,建立不同运输方式所承担货物周转量合理比例的多目标货物周转量比例计算模型（CCTV Model）,并基于运输效率、运输效益、对经济增长的贡献分别确定了合理货物周转量构成比例.结果表明,模型利用国内的常规数据结构能够较好的预测综合货运周转量比例,并应用于未来综合货运结构的预测和分析,不同目标值决定了不同的运输方式货物周转量构成比例.     

在地公路货物运输量统计方法

提出了在地公路货物运输量的概念, 将非营运货车和外地货车纳入了在地货物运输量的统计范畴, 归纳了基础数据集; 通过分析车辆注册地、使用性质、路网等级和车流流向等因素, 提出了在地货物运输量的统计思路和拆分逻辑, 建立了在地公路货运量和货物周转量统计模型; 基于本市籍营运货车产生的货运量, 提出了在地货运量规模指数用以评估在地货运量的相对偏移程度和外地货车的参与程度。研究结果表明: 控制极限误差在10%以下时, 5种基础数据集, 即货运专项调查数据、高速公路联网收费数据、普通公路抽样调查数据、普通公路交通量调查数据和车辆管理所在册货车数据可完成在地货物运输量的精细化推算; 提出的统计模型使所研究城市创造每万元GDP的货物周转量与全国平均水平的相对偏差率为0.45%, 具有一致性; 所研究城市的在地货运量规模指数为2.47, 说明实体经济发达的城市中外地货车在当地参与运输的程度偏高; 本市籍营运货车货物运输量不足以支撑当地经济规划; 本市籍在册营运货车少并不能代表本市运力不足, 所研究城市的本市籍营运货车主要承担短途运输, 在总市内货运量中占66.28%, 而外地货车主要承担市际与省际间的货物交流, 在总跨市货运量中占79.16%;货车按车型计费后, 每种货车车型的平均载货质量与按车流划分的重车比将是在地货物运输量统计的关键参数; 省际间3轴及以上货车车流量存在着不均衡性。     

基于模糊线性回归模型的公路货运量预测方法

确定了公路货运量的影响因素分别为GDP、人口数量、社会消费零售总额和农副产品产值, 构建了基于模糊线性回归模型的公路货运量预测方法。以延安市公路货运枢纽规划为实例, 1995~2004年的货运统计量作为因变量, 确定了模型的模糊系数。以2005~2010年的货运统计量作为验证值, 分析了模型的拟合精度, 并将模糊线性回归模型的预测结果与指数平滑法、灰色模型、弹性系数法3种常见预测方法的预测结果进行比较。研究结果表明: 在模糊线性回归模型中, t检验的平均值为0.673 07, 说明预测值与实际值差异不显著, 模型预测效果较好; 4种方法的平均相对误差分别为0.073 1、0.100 3、0.167 8、0.232 9, 可见, 本文方法误差最小。     

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环城高速公路作为联结城市内外部交通的枢纽，直接影响着城市的产业发展规划与布局，是促进城市社会经济发展的重要基础设施.其建设带动了城市交通经济的一体化发展.本文着重说明了环城高速公路的规划建设及其沿线产业带的形成在促进城市产业布局优化和产业结构调整中的作用;描述和分析了环城高速公路促进城市产业发展的机理，建立了相应的交通经济多因素灰关联矩阵模型，并引用沈阳环城高速公路建设的实例进行了具体分析和论证.