公路路网货物运输量月度波动系数推算方法

公路运输量波动系数反映了运输需求与运输供给在时空上的不均衡状态.本文首先分析了车辆货物运输量月度波动系数的统计方法和其在统计调查中存在的问题;接着依托高速公路联网收费系统、交通量自动观测点与交通量调查信息系统等平台,建立了公路路网货物运输量月度波动系数推算模型,把车货质量、收费总额、交通量、车道数、通车里程等参数引入到模型中来,并对公路路网货物运输量非基数月度波动系数提出了量化处理、权重赋予的方法;最后,通过实例验证了模型和算法的可行性.研究成果可为公路路网货物运输量统计调查、区域内公路路网规划和综合运输体系优化提供切实的参考.     

基于重要性和可行性的区域公路货物运输量统计指标排序模型

通过分析区域公路货物运输量统计指标需求分析的有效样本,应用数理统计方法建立区域公路货物运输量统计指标排序模型,运用SPSS统计软件对统计指标的重要性和可行性的均值、满分频率、等级以及变异系数等相关统计量进行计算分析,遵循＂等概率原则＂求其期望值,以评价各指标重要性和可操作性.     

关于辽宁省进出省货物运输量和货物周转量的研究

在交通运输行业中,货物运输量是体现交通运输发展成果,集中反映交通运输发展规模、发展结构和发展质量的核心指标.本文以辽宁省2019年9月份运输量专项调查为契机,对道路货物运输市场经营情况进行了研究,主要对货运市场经营主体进行研究,包括对企业数、车辆数等指标在全国的占比情况,通过调查结果对进出辽宁省的货物运输量和货物周转量...     

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。     

关于公路运输量调查统计的思考与建议

针对我国公路运输量调查的历史沿革、调查工作现状、目前存在的问题和不足进行分析论述,并提出改进意见和建议。     

区域公路货物周转量结构分析与推算方法

为解决公路货物周转量结构性数据缺失的问题, 将公路货物周转量分为车辆货物周转量和路网货物周转量。依托车辆年检平台, 进行抽样调查获得车辆货物周转量, 根据车辆行驶里程比例将车辆货物周转量分配到不同路网。以高速公路收费系统和普通公路交通量观测站为平台, 获取交通量数据。结合24 h现场抽样调查数据, 推算区域路网货物周转量, 并按车籍比例进行分割。将车辆和路网货物周转量的细分结果对接分析, 得到总的货物周转量的结构和分布, 并以江苏省推广结果作为分析实例。分析结果表明: 从车辆货物周转量角度计算, 江苏货车的本地和外地比例分别为65.39%和34.61%;从路网货物周转量角度计算, 高速公路占43.00%, 普通收费公路占31.61%, 其他公路占25.39%;从车籍角度计算, 江苏货车占40.80%, 外省货车占59.20%, 外省货车在高速公路上的货物周转量是江苏货车的4倍。     

关于对货物运输量测算方法的研究

在交通运输行业中,货物运输量增长速度是地区生产总值核算的重要基础指标,也是反映道路货物运输市场发展的重要指标。为了更好地测算货物运输量指标,本文以辽宁省为例对货物运输量测算方法进行了研究。首先,确定了调查范围、对象和内容;其次,采取了全面调查和抽样调查相结合的二阶抽样方法;最后,通过对搜集的数据进行处理和测算得出辽宁省全年货运量和货物周转量。     

基于货车轴型的高速公路货物运输量统计方法

我国大部分省份联网高速公路对货车实行计重收费且运行多年,积累了海量计重收费数据。文章基于高速公路计重收费数据,建立货车各个轴型的总重运载量图谱,依据图谱划分货车空载和满载重量的吨位区段,计算出货车的空载重量,建立了主要轴型货车的货运量和货物周转量计算模型。     

人工计数法应用于城市区域性路网交通量统计

介绍了运用人工计数方法来统计区域性路网的交通量大小,对重庆市两路口区域路网进行了交通量统计和数据处理;并通过数据进行分析,掌握了两路口区域的交通流量特点。实践证明该方法具有可操作性。     

属地道路货物运输统计指标体系研究

在进一步明确"属地道路货物运输统计调查"含义的基础上,确定统计调查对象和统计指标体系,将"货物运输车辆"、"运输作业量"、"运输质量"和"运输效益"等四类指标作为重点调查指标,详细分析"货物运输车辆"指标和"运输作业量指标",尤其是提出基于属地发送量、到达量和内部运输量的属地运输量指标并对这些指标的兼容性进行分析,有助于属地道路货物运输统计调查工作的开展和推广.     

人工计数法应用于城市区域性路网交通量统计

介绍了运用人工计数方法来统计区域性路网的交通量大小,对重庆市两路口区域路网进行了交通量统计和数据处理;并通过数据进行分析,掌握了两路口区域的交通流量特点。实践证明该方法具有可操作性。     

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以往我国道路交通安全问题研究多以单因素和特定环境、场景安全为主,缺乏整体路网环境下的预先安全管理研究,本文针对当前我国区域路网交通安全特点和网络化管理需求,应用风险管理理论,提出包含风险辨识、风险评估、风险控制三个主要过程的区域路网交通安全风险分析框架,研究并指出区域路网环境下交通安全风险分析及管理的关键环节及重点,从宏观政策、技术改进和组织协调机制等方面提出降低区域路网交通安全风险的管控策略,将对交通安全的事后管理变为预先监管,提高政府对路网交通安全监管的水平和技术手段．     

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常规城市路网交通需求预测只需要进行趋势流量预测。然而当涉及到路网中部分道路改造的交通流量预测则需要进行三个部分的预测：趋势流量预测、诱增流量预测以及转移流量预测。基于传统的四阶段交通预测理论，提出了路网中存在改造道路情况下的转移流量预测方法。该方法主要内容包括：提出了预测转移流量时划分交通小区的方法；指出要预测转移流量，在交通分布预测阶段必须选用重力模型；提出在应用重力模型过程中计算交通阻抗的办法。以实际项目——厦门市中心区路网流量预测作为实例，结合交通预测软件“交运之星”，应用本方法进行预测。结果表明该预测方法行之有效。     

公路交通量及OD调查统计分析软件开发

公路交通量及起讫点(OD)调查的统计分析是开展公路网规划、公路建设项目可行性研究等工作的重要基础。一种统计分析软件的开发弥补了当前流行的交通分析软件在这一方面的不足,实现了公路交通量及OD调查的数据输入、交通流特性的统计分析、断面流量的生成、SQL查询、OD矩阵的操作等功能,提高了统计分析工作的效率和质量,为交通规划、建设与管理的科学决策提供了有力的数据处理工具。     

公路交通量及OD调查统计分析软件开发

公路交通量及起讫点（OD）调查的统计分析是开展公路网规划、公路建设项目可行性研究等工作的重要基础。一种统计分析软件的开发弥补了当前流行的交通分析软件在这一方面的不足,实现了公路交通量及OD调查的数据输入、交通流特性的统计分析、断面流量的生成、SQL查询、OD矩阵的操作等功能,提高了统计分析工作的效率和质量,为交通规划、建设与管理的科学决策提供了有力的数据处理工具。     

低交通量道路路线技术标准的研究

基于低交通量道路概念,通过对低交通量道路路线技术指标的分析研究,制定符合农村实际情况的路线标准,对农村公路建设具有指导意义,值得同行借鉴.     

公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型

为了提高公路货物运输量的预测精度,结合灰色系统和马尔可夫链的特点,建立公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型.在实例应用中,建立运输量GM(1,1)灰色预测模型,在获得预测值和残差检验的基础上,将原始数据序列划分为4个状态,计算状态转移概率,利用灰区间中位数建立货运量灰色马尔可夫预测模型,对货运量和货运周转量进行预测.将其预测结果与GM(1,1)灰色模型的预测结果比对,结果表明,灰色马尔可夫预测模型可以用于公路货物运输量预测,且其预测精度高于GM(1,1)灰色模型.     

基于BP神经网络的南宁市公路货运量预测

为提高公路货运量预测的准确性,依据南宁市历史年份的公路货运量数据建立公路货运量的BP神经网络预测模型。将模型在MATLAB软件环境下进行编码并运算,通过对数据的反复训练和学习最终得到预测值。经过实例分析证明基于BP神经网络的货运量预测模型的有效性。为证明不同方法间的差异性,利用趋势外推法、三次指数平滑法、灰色预测法以及指数回归法对南宁市公路货运量进行了预测。通过对比分析,得到不同方法的相对误差。可以看出,基于BP神经网络的货运量预测模型较传统预测方法有较大的优越性,BP神经网络模型能够揭示货运量的非线性变化关系,准确地拟合原始数据。