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.     

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。     

上海内河货运量的组合预测

内河航运是综合交通运输系统中不可缺少的运输方式,存在着很大的潜在优势.定量地把握未来内河运输的发展趋势,具有重大的现实意义.通过利用时间序列模型、logistic曲线与自回归模型等,对2010-2015年的上海内河货运量进行预测.在此基础上,对不同模型赋予不同的权重,建立了组合预测模型.研究表明:未来上海内河货运量将持续稳定地增长.为提高预测的精度,有必要综合地使用多个预测方法.     

新建内河航道货运量预测研究

结合小清河复航工程实例,根据腹地经济发展、交通运输结构等特点,首先通过产销平衡法初步预测小清河货运量,再采用货源调查法进一步预测小清河分货种货运量,通过综合分析得到小清河水平年总货运量。采用这种定量计算与定性分析相结合的方法预测结果较为合理,成果对缺乏历史数据的新建内河航道货运量预测有一定的参考价值。     

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。     

基于误差平方和极小化的多模型组合预测研究

以某港口1997-2007年集装箱吞吐量为原始数据,建立了回归分析、3次指数平滑及灰色系统方法的港口集装箱吞吐量单项预测模型。鉴于单项预测模型的局限性,以误差平方和极小化为最优化准则,进行了多模型组合预测,并辅以实例进行分析和验证,通过误差的分析表明该模型能够改善预测精度,可以作为未来港口集装箱吞吐量预测的工具。     

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。     

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。     

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。     

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。     

水网地区航道货运量的预测方法

航道的货运量规模是航道规划定级及确定建设标准的重要参考依据.针对水网地区航道布局特点,在借鉴公路交通经典四阶段预测理论的基础上,研究提出了水网地区航道的货运量预测方法,重点分析了航道OD调查方法、运量预测模型等内容,并就趋势型水运量、诱增型水运量、转移型水运量预测等进行了深入探讨.结合江苏省内河航道网实例,对水网地区航道货运量预测方法进行了阐述和应用.     

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。     

港口吞吐量概率预测模型研究

为了模拟港口重叠腹地货运流向情况,并对新建港口吞吐量进行合理预测,引入了概率交通方式预测模型并对其进行改进,且在此基础上建立了负指数货运量概率预测模型。将该模型应用于徐州地区新建港区的货运量分析,预测结果表明新模型具有一定的实用性,可以为港口规划和建设规模的确定提供重要参考。     

基于综合立体交通网构建的平陆运河货运需求分析

平陆运河属于从无到有的内河水运新通道，传统的内河航道项目货运量预测方法难以适用。基于综合立体交通网构建的视角，对平陆运河在区域综合交通体系中的地位进行剖析，综合考虑转移和诱增需求，构建一套针对从无到有的内河水运新通道货运量预测方法体系，对平陆运河货运需求进行分析。预测2035、2050年平陆运河货运量分别为0.955亿、1.200亿t,主要来自北部湾港口群海铁联运、北部湾港海公联运、珠三角港口群—西江航运干线江海联运3条既有通道的运量转移；远期考虑平陆运河经济带及影响区内陆地市的开发诱增运量，预计2050年乐观情景下货运量有望达到1.5亿～1.8亿t。     

组合预测在港口吞吐量预测中的应用研究

以某港口1998~2004年吞吐量为原始数据,按照“误差平方和最小”的准则,把移动平均法和GM(1,1)模型组合起来,对某港口2006~2010年的港口吞吐量进行了组合预测。     

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。     

组合预测在港口吞吐量预测中的应用研究

以某港口1996—2002年吞吐量为原始数据,按照“误差平方和最小”的准则,把一元线性回归模型和GM(1,1)模型组合起来,对某港口2004—2008年的吞吐量进行了组合预测。     

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。