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。     

��·��ͨ������֧�����������Ԥ��

对交通运量做出较为准确的预测，能对相关部门和人员把握运输市场或进行决策有所裨益。对灰色、神经网络和支持向量机的三个预测模型进行了研究，以全国1996 ～ 2003年公路货运量为例，对公路货运量进行了预测，经过比较，支持向量机的预测方法精度较高。在分析组合预测特性的基础上，提出了对灰色系统、神经网络和支持向量机三种预测方法结果进行了线性组合预测方法和支持向量机的组合预测方法。与单一预测方法结果和线性组合预测进行对比，支持向量机组合预测方法比较精确。     

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。     

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．     

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.     

基于灰色Verhulst模型的民航远期货运量预测研究

从分析民航远期货运量预测的难点入手,引入灰色Verhulst模型,并分析了此理论应用于中国民航长期货运量预测的可行性及方法,在此基础上建立了民航货运量的Verhulst预测模型,结合中国民航货运量的历史数据进行了研究和分析。研究表明,灰色Verhulst模型在民航长期货运量预测方面具有较好的应用效果。     

基于灰色马尔可夫链模型的航空货运量预测研究

航空货运量预测是航空货运发展和决策的基础.将灰色系统理论和马尔可夫链相结合,提出了灰色-马尔可夫链预测航空货运量的预测方法,并且针对我国航空货运量的发展趋势进行了预测.理论分析与实践都表明,该方法不但预测结果可靠,而且能够对航空货运市场的发展趋势进行宏观把握,有利于决策者的经济决策行为.     

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。      

公路货运弹性系数的因子计算方法研究

为全面、有效地分析众多指标因子对货运需求的影响并揭示它们之间的联系,将公路货运影响因子划分为公路货运经济因子和公路货运弹性因子2种,给出了公路货运弹性系数的因子分析法,并对某省1980~2005年公路货运指标采用因子分析法进行计算,通过经济因子和弹性因子的关系来获取该省公路货运的弹性系数。结果表明：采用因子分析法进行公路货运需求分析,既能大大减少参与数据建模的变量个数,有效降低变量维数、同时也不会造成信息的大量丢失;各年货运弹性系数总体变化不大,能够较好地反映公路货运与社会经济发展的关系,但利用几何平均法得到的运输弹性系数的发展趋势比较平缓,其波动范围也小于利用算术平均法得到的弹性系数。     

基于熵的干线公路通车里程组合预测

干线公路通车里程预测是干线公路网规划的主要内容之一。以甘肃省1997-2007年干线公路通车里程为基础数据,分别采用回归分析法和灰色预测法进行拟合预测,鉴于单项预测方法的局限性,建立基于熵权法的组合预测模型,通过相关误差指标分析表明该组合模型能够提高预测精度,具有较强的理论与实际应用价值。     

区域路网货物运输量统计方法改进

为更加准确获取行政区域内路网货物运输量及运输量结构性数据，支撑交通运输行业主管部门决策，在分析区域路网运输量和车辆运输量关系的基础上，依托高速公路收费的全样本数据和公路交通调查数据，采用货车日均断面交通量和等效里程两个类比指标，提出区域路网货物运输量改进的统计方法.按照公路技术等级对区域路网运输量进行细化，拆分得到运输量结构性数据，建立区域路网运输量和车辆运输量之间的联系.以云南省为例进行分析，结果表明：云南省区域路网货运周转量中，高等级公路比例约为71%，其中，高速公路比例达54%；云南省与外省区域间车辆流动性不大，经济开放程度不高.     

分行业的货运需求量组合预测研究

论证了分行业预测货运需求量的科学性。通过对物流需求影响因素的分析,建立了回归分析、灰色系统的物流需求单项预测模型,鉴于单项预测模型的局限性,建立了物流需求组合预测模型。     

上海市产业结构调整对货运量的影响分析

分析上海市产业结构调整对货运量的影响。通过定性分析上海市货运量的增长趋势,采用灰色关联分析和回归模型定量得到上海市产业结构与总货运量的关联度以及产业结构变动对单位GDP货运量的影响。文中结论用于货运需求预测以及宏观把握货运业的发展趋势方面研究,为货运业未来的发展规划提供依据。     

适应长吉高速铁路建设的公路 枢纽宏观布局规划

针对我国正在大力开展高速铁路建设的现状,为了有效应对高速铁路项目对其周边公路交通系统造成 的影响,通过分析历史数据的发展规律,结合高速铁路客运方式的特点,提出了指标GDP、人口数量、公路客运 量和公路货运量的预测方法.根据这4项指标的预测结果,采用节点重要度法,设计了确定公路枢纽数量的方法 和基于聚类分析法的公路枢纽等级划分方法.以长春灢吉林高速铁路建设项目为例进行分析得出,吉林省公路枢 纽的最佳数量为14~18个,划分为6个国家级枢纽、2个省一级公路枢纽和9个省二级公路枢纽.      

对湖北省公路客运量预测模型的探讨

介绍了一元线性回归、确定性时间序列模型、灰色模型预测的基本原理,利用这些预测方法对湖北省公路客运量进行预测,给出其预测公式、预测精度并绘出预测图形,比较了各预测方法在公路客运量预测中的特点。     

上海港集装箱货运量预测及拼箱作业节点建议

首先,分析了上海港港口集疏运现状,并采用灰色预测模型对上海港口未来年集装箱货运量进行预测;其次,结合上海港历年的进出口集装箱比例及上海港总体规划,预测未来年进出口集装箱量比例及未来年外高桥港区和洋山港的集装箱分担比;再次,针对未来年产生的集装箱货运需求,着重分析未来年集装箱货运对上海疏港道路(主要为北部过江隧道、东海大桥)的交通影响;最后,借鉴日本成田机场原木物流园区的货运组织方式,提出在沪宁和沪杭方向分别设置一个货运集散点,作为集装箱拆拼箱作业区的建议。