黑龙江省公路货运量灰色模型预测研究

利用黑龙江省公路货运量时间序列信息,根据灰色系统理论,建立黑龙江省公路货运量预测模型,为管理部门把握行业管理的主动权提供依据。     

基于混沌理论对公路货运量预测方法的研究

利用混沌理论对公路货运量的预测方法进行了分析,比较了现代常用的公路货运量预测方法的优缺点,研究了混沌理论对公路货运量的预测基本原理,构思短中长期货运量预测方法的可行性,并提出了研究方法和途径。     

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.     

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。      

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。     

基于货车交通量数据的公路货运量变化分析

简述了目前我国公路货运量统计数据存在的问题,采用模糊数学理论,基于某市现有货车交通自然量数据,从流量变化趋势和货车平均载重的角度,对某市公路货运量数据进行分析估算,计算得出其公路货运量近几年增长率不超过10%,目前该省公布的货运量增长率偏高不能反映路网的实际载运情况,并结合该省情况对我国公路运输量统计方式提出相应建议。     

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。     

GM(1,1)模型在公路货运量预测中的应用

运用GM（1,1）模型对河南省货运总量和公路货运量进行预测,可为河南公路网规划和公路建设提供科学的决策依据．     

基于专项调查的属地与工具运输量分析——以辽宁省为例

我国铁路、民航等运输量统计都能够获得属地区域运输量,但公路运输量统计调查得到的是工具运输量,难以获得属地公路运输量,运输量统计与经济社会发展指标脱节.为了研究属地运输量,以2013年交通运输业经济统计专项调查为契机,有效利用全国各省专项调查数据,以辽宁省为例,探索分析公路属地客运量和属地货运量,并比较工具运输量与属地运输量的区别,进行流量流向分析.属地客运量与工具客运量基本相同,市级属地客运量与工具客运量的比值在0.91～1.15之间;属地货运量与工具货运量差异相对较大,市级属地货运量与工具货运量比值在0.70～1.68之间.在公路属地运输量基础上,进一步综合铁路、民航、水运等其他运输方式数据,可形成完整的区域综合运输量数据,进而深入分析研究交通运输与经济社会发展的协调关系,从而为有效推动综合运输体系协调发展奠定基础.     

公路运输能源消耗现状及其节能降耗对策

2000年来,我国国民经济的快速发展促注交通运输业也得到稳步发展,公路客、货运输周转量的年均增长率超过了7%.据统计,2005年我国全社会完成公路客运量169.74亿人,旅客周转量9292.08亿人公里;完成公路货运量134.18亿吨,货物周转量8693.19亿吨公里.公路客运量、旅客周转量在综合运输体系中所占比重分别为91.9%和53.2%;公路货运量、货物周转量在综合运输体系中所占比重分别为72.3%和10.9%.公路运输大力发展的同时,公路运输的能源消耗也在快速增加,估计2005年全国公路运输营运车辆消耗成品油约5400万吨.     

牡丹江农垦分局公路货运量的预测分析

SPSS软件是公认的最优秀的统计分析软件包之一，除做常规的各种统计外，常常用来做一些预测分析。在牡丹江农垦分局公路货运站规划中，利用牡丹江农垦分局公路货运量和货运周转量历史数据，充分利用了SPSS软件的预测分析功能，对牡丹江市未来特征年的货运量和货运周转量进行了预测分析，以此为当地的交通发展和交通规划奠定基础。     

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。      

论广东省货物水路运输

据统计，广东省水货运量占货运量的50％－60％，水运货物周转量整个货物周转量的90％以上，这充分说明，广东在考虑综合交通发展战略，注重公路、铁路建设的同时，亦要注重水运的发展。     

公路货运量预测的系统动力学模型构建

用系统工程的观点对公路货运系统进行了综合、动态的分析,在具体分析公路货物运输系统主要影响因素的基础上,分别构建了道路运输需求及供给的子系统动力学模型,该模型可以通过计算机进行模拟,进行公路货运量的预测。     

高速公路小修保养计价依据编制方法的探讨

黑龙江省(以下简称黑龙江省)公路建设"三年决战"已经夺取了决定性胜利,在圆满完成公路建设"三年决战"阶段性任务后,高速公路里程将超过4 000 km,管理好、养护好公路的重要性和必要性日渐显现。为此急切需编制出黑龙江省公路养护计价依据,填补黑龙江省这项计价依据的空白,满足黑龙江省公路养护科学化管理的需要。     

公路收费一卡通建设必要性分析

近年黑龙江省交通信息化建设方面得到快速发展,尤其黑龙江省高速公路联网收费系统的成功实施,使得黑龙江省公路收费服务、管理水平明显提高,取得瞩目的经济效益和社会效益。如何将高速公路联网一卡通推广到黑龙江省普通公路,实现黑龙江省公路收费一卡通,全面解决公路收费服务、管理难题,获取更大的经济、社会效益,成为黑龙江省交通信息化建设进一步深化和发展的重大课题。     

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.     

基于改进灰色-马尔可夫链方法的公路货运量预测

科学的货运量预测对公路发展战略的制定具有十分重要的意义．针对灰色模型的预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,且要求累加生成的数据列具有指数性质的缺点,采用带波动的多项式来替代GM（1,1）模型中的指数形曲线,并通过马尔可夫链对其预测结果进行修正,从而建立改进的灰色-马尔可夫链预测模型,同时利用该改进模型对我国公路货运量进行预测,经分析表明预测结果具有较高的精度,预测方法具有一定的可行性和有效性,预测结果可指导公路建设与管理．     

2003年公路水路交通行业发展统计公报（下）

受非典影响，公路客运有所下降，2003年全社会完成公路客运量146.4亿人，旅客周转量7695.6亿人公里，分别比上年减少1.1亿人和110亿人公里，公路货运继续增长，2003年全社会完成公路货运量116.0亿吨，货物周转量7099.5亿吨公里，分别比上年增加4.4亿吨和317亿吨公里。     

公路运输统计指标数据质量评估方法研究

面对政府统计工作改革和行业决策管理的双重要求,针对公路货物运输量统计数据受外部 因素干扰,存在较严重准确性的问题,从控制省级上报统计数据质量角度入手,在研究不同评估方法对公路货运量的适用性基础上,提出了一种基于相关性和正态分布的异常值检验方法。从行 业数据内部协调性和外部数据匹配性的角度,选取了高度相关的判别指标作为评估依据,构造了判别指标与货运量的发展速率比服从正态分布的检验统计量。在给定的显著性水平下计算该统计 量并进行异常值诊断,检验各省货运量增长速度的截面数据是否偏离正态分布成为异常值,以此建立公路运输量统计评估模型,为开展公路货物运输量数据质量评估工作提供指导。结果表明,在实际工作中,该方法可以有效诊断出数据异常省份并指导其进行数据核实和修正,有助于建立长期质量评估机制,从而反映公路运输业真实发展情况,为行业提供更有效、更可靠的统计信息 服务。