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。     

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.     

灰色预测模型在过坝货运量预测中的应用

以MATLAB为工具,运用灰色系统理论建立立了基于GM(1,1)的过坝货运量预测模型,以2001-2006年小南海枢纽货运量为原始数据对2007-2011年货运量做了预测。结果表明,该方法具有所需原始数据少、预测精度高等优点。     

基于货运强度变化规律的货运量预测方法

目前我国部分地区货运量统计数据存在收集不全、统计口径不一致及社会经济环境变化大等问题,导致常规的时间序列预测法和回归预测法难以在这些地区应用。鉴于此,分析了国内外货运强度变化的规律,指出人均GDP和第三产业所占比例是影响货运强度的主要因子,提出了通过模糊聚类方法对地区货运发展阶段进行定位,找出其发展阶段所对应的货运强度值,进而提出依据人均GDP和第三产业所占比例进行货运量预测的方法。最后对邢台市的货运量预测进行了实证研究。     

江汉运河航运现状及货运需求预测

为有效了解江汉运河未来货运量,通过对江汉运河的通航条件、货运量、船舶运力的分析,对江汉运河为期3个季度的货运量和为期数年的中长期货运量进行预测。分析预测结论是:预计至2020年,江汉运河货运量在260万t至420万t之间,江汉运河水运发展态势良好。     

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。     

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。     

考虑船闸建设产生诱发增量的小南海枢纽过坝运量预测研究

本文通过对小南海枢纽影响区域经济发展特点的分析,运用诱增交通量的方法预测了影响区域水运货运量的市场份额,提出了基于3种基本情景的小南海枢纽通航建筑物过坝运量结果,供未来小南海枢纽工程设计和决策参考。     

三峡枢纽过坝运输需求分析及其预测

通过对三峡枢纽过坝运输需求的深入分析,在不考虑三峡枢纽断面通过能力影响的理想状态下,运用数学模型法、弹性系数法和组合预测法对三峡枢纽区域过坝货运量进行了定量的预测,进而结合对三峡枢纽区域和长江流域未来经济及交通发展趋势的分析,以及三峡枢纽通过能力的影响分析,对定量预测结果进行了进一步修订,最终得出预测结果.     

基于Elman神经网络的上海港货物吞吐量预测研究

从内贸以及外贸两方面探讨上海港货物海运生成量。常用的预测方法有回归分析法、指数平滑法、灰色预测等,但单独的预测方法往往导致预测的准确性较低。文中通过货运量生成法、三次指数平滑法、回归预测法得到3组预测值,作为Elman神经网络的输入,对网络进行训练得到综合的预测模型,并以上海港货物吞吐量为例,对此模型进行论证。     

基于灰色马尔科夫模型的重庆市水运货运量的预测*

通过对重庆水运发展现状的研究,根据马尔科夫理论及灰色预测模型,将灰色GM模型与马尔科夫状态转移矩阵相结合,建立了预测重庆水运货运量的灰色马尔科夫模型,并通过实际预测发现,该模型的预测精度明显高于灰色预测模型的预测结果,并预测了2011—2012年重庆市水运货运量。     

小清河航道航运水资源分析

小清河是山东省地区性重要航道,是山东省"一纵三横"内河航道布局的重要组成部分。小清河复航工程制约因素在于航运水资源能否得到保证。针对小清河航运水资源问题,通过对小清河水资源现状分析得出了多年历时保证率95%～98%设计流量,然后对比沿线船闸耗水量得出小清河现有水资源条件基本满足沿线配套船闸耗水要求的结论。考虑小清河水资源年内分配不均匀,为提高小清河航道通航保证率并满足农田灌溉、生态景观等多重要求,提出了以引黄补水为主、东平湖补水为辅的补水方案,为小清河复航工程提供必要的技术支撑。     

京杭运河台儿庄三线船闸通过能力及闸室尺度

船闸通过能力的确定应充分考虑货运量及船舶发展要求,以避免成为制约内河航运发展的瓶颈。通过对台儿庄船闸过闸货运量增长和船型现状及发展趋势的分析与预测,基于计算机模拟技术,获得设计水平年船闸一次过闸平均吨位和平均船舶艘次以及闸室利用率,分别计算京杭运河拟建台儿庄三线船闸采用不同闸室尺度时的通过能力,并复核已建船闸的通过能力,最后通过分析货运量预测值、船型发展及船闸节水等条件,选择科学、合理的船闸闸室尺度。     

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。     

小清河航道流量时序复杂特性分析

针对小清河航道流量序列所具有的随机性和波动性,应用小波变换法,通过对时变指数Hurst的计算,进行了航道流量时间序列的复杂特性分析和探索。结果表明:小清河航道上游流量序列服从分形分布,具有较强的分形特性和长程相关性,可为内河航道水资源探索利用提供一种新的思路和方法。     

组合预测方法在我国公路货运量预测中的应用

科学准确地预测公路货运量是制定公路网规划的基础。文中运用灰色Verhulst模型和一次指数平滑模型相结合的组合预测模型对我国的公路货运量进行预测。结果表明,组合预测模型能够提高我国公路货运量的预测精度。     

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。     

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。     

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。     

基于灰色预测模型的长三角水运量预测

通过对长三角地区水运货运量的分析和研究,应用灰色系统中的GM(1,1)模型及其残差周期修正方法,建立了经残差修正后的预测模型,通过运行预测模型并与原历史数据进行比较,确认预测模型准确度较高;最后以此预测模型对长三角地区2012—2019年的水运货运量进行了预测。