灰色预测算法在铁路货运预警系统中的应用研究

在阐述铁路货运量形成原因的基础上,针对货运量变化情况,分析产业结构、能源政策、竞争与替代关系、运输结构、运价水平等铁路货运量主要影响因素,提出采用灰色预测算法对铁路货运量进行预测,在此基础上建立灰色预测模型,应用灰色预测算法分品类预测东北地区短期铁路货运量,将预测结果与回归预测算法、移动加权平均预测算法的预测结果进行比较分析,最后将该预测算法应用于铁路货运市场监测系统的货运市场预警子系统中,结果达到客户预期满意度。     

网络型物流企业需求分布的空间自相关分析——以中国铁路总公司省域铁路货运量为例

为探测网络型物流企业需求分布的空间特征,用空间自相关的分析方法从全局与局域2个层面对中国铁路总公司在1999~2014年的省域铁路货运量分布的空间集聚性与异质性进行分析。研究结果表明:在整体上,我国铁路货运发送量呈现明显的空间自相关性,但这种集聚性随着时间的推移呈减弱的趋势。在局域上,铁路货运发送量在内蒙古、河北和黑龙江呈现出热点特征,即发送量高值在这些省份周围集聚;西藏、广东、广西和福建等省于不同时期呈现出一定铁路货运发送量的冷点特征,随着时间的推移,低值的集聚性呈减弱的趋势,说明以上省份周围区域的货运量发展逐渐均衡。     

基于RBF神经网络的铁路货运量预测

对铁路货运量发展趋势进行预测是正确制定铁路货运营销战略的前提和基础,运用RBF神经网络法对铁路货运量进行了预测.     

铁路货运量预测研究综述

为获得准确的铁路货运量预测,提升铁路货运组织效率,提高铁路物流规划的前瞻性。首先,分析铁路货运量影响因素研究现状,探讨新形势下铁路货运量影响因素的变化;其次,将应用于铁路货运量预测领域的方法分为基于统计学的传统预测方法和基于机器学习的智能预测方法两类并进行应用分析,着重对比梳理智能预测方法的改进方式、改进原理、改进效果和适用场景,从单一模型在数据预处理、参数选取、结构优化方面改进,不确定因素、动态性因素影响下组合预测模型构建和改进,海量、高维度、异构数据下铁路货运量预测的实现3个方面探讨铁路货运量预测领域需进一步研究的方向;最后,基于研究现状和发展特征,指明了铁路货运量预测领域的潜在研究热点和难点,以期为铁路货运组织和运营提供参考。     

基于GRA-PCA-GA-BP网络模型的铁路货运量预测分析

科学预测铁路货运量能够为我国铁路政策的制定、铁路货运相关规划的出台提供决策支持,对促进我国铁路货运向现代物流转型具有重要意义。为保证铁路货运量预测精度,在数据样本较少且数据波动较大时,提出基于GRA-PCA-GA-BP网络模型进行铁路货运量预测的方法。利用灰色关联分析和主成分分析对影响铁路货运量的输入指标进行预处理,再利用遗传算法优化取得BP神经网络的权值和阈值,进而求得更为准确的铁路货运量预测值。通过实例分析验证,GRA-PCA-GA-BP网络模型有效、可靠,具有较高的预测精度。     

入世过渡期内我国铁路货运的发展趋势

通过分析我国铁路货运在入世过渡期内发展的内外部环境，对铁路外贸货运量及总货运量的发展趋势进行了预测，对大力发展我国铁路货运提出了几点可行性建议。     

2014年国家铁路预期发送货物32.8亿t

<正>记者日前从中国铁路总公司了解到,铁路部门将全面深化货运组织改革、加快铁路走向市场步伐、提高综合经济效益作为2014年重点工作。2014年国家铁路预期完成货物发送量32.8亿t。2013年6月15日,全国铁路正式实施货运组织改革,在推动铁路走向市场方面取得了重要突破,扭转了2013年上半年铁路货运量持续下滑状况。随着我国经济发展方式的转变,社会运输需求结构正在发生深刻变化,大宗物资运输需求下降,运输市     

基于变权重组合模型的铁路货运量预测

介绍了变权重组合预测方法,建立了铁路货运量的变权重组合预测模型,并与1998-2007年铁路实际货运量对比,表明预测数据比较切合历史数据,接近货运量的实际情况。在此基础上预测了2008-2010年铁路货运量。     

基于复杂网络理论的铁路货运量预测

论证了复杂网络理论应用于铁路货运量预测的可行性,利用复杂网络理论对铁路货运网络进行了分析,用基于复杂网络传播的动力学模型定量预测了2006-2015年中国铁路货运量的发展.     

“一带一路”铁路集装箱化运输发展战略

正铁路集装箱化运输增长强劲铁路货运改革以来,集装箱运量增速大大高于铁路货运量增长。2015年,全国铁路完成货运总发送量33.58亿t,比上年下降11.6%;铁路集装箱运输量全路发送535t TEU,较上年增长20%。2016年10月,全路集装箱装车完成1 436万t,同比增加568万t、增长65.5%,10月14日全路集装箱装车完成14 350车,创历史新高。     

基于径向基神经网络的铁路货运量预测

货运量预测是铁路运输部门一项重要工作,因此,关于铁路货运量预测理论和方法的研究一直是一个热点。但是,铁路货运量受多种因素影响,且各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述。本文采用径向基函数(RBF)神经网络对货运量进行分析及预测。通过对1989~2002年全国铁路货运量的历史数据分析处理后,得到铁路货运量增长量的时间序列,将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近。对网络进行学习与训练仿真实验后,用2003~2004年的增长量进行模型检验,并与BP神经网络、灰色预测模型预测结果进行对比,结果表明,应用RBF神经网络对铁路货运量进行短期预测预测精度更高、效果更好。     

我国铁路货运量影响因素探析

对铁路货运量的影响因素进行分析有助于铁路运输企业把握铁路货运量的演变规律,制定符合市场需求的运输计划。通过灰色关联分析法分阶段探究我国铁路货运量与国民经济活动、综合交通运输体系统计指标的关联程度,并用ARDL模型实证分析铁路货运量与代表性影响因素的长期影响关系。灰色关联分析结果表明,2004—2011年我国铁路货运量主要与铁路基础设施能力和第二产业经济的发展密切相关,2012—2017年主要与煤等矿产品的生产与消费、公路货运竞争密切相关。ARDL模型结果表明,2004—2017年铁路货运量对煤炭消费总量的变化最敏感,其次是工业增加值和GDP,随后是居民消费水平,铁路货运运价对铁路货运量的长期影响程度最小。经比较,基于工业增加值的ARDL模型对铁路货运量的预测精度较高。     

铁路货车运用效率对策探讨

实现铁路货运量大幅度增长,提升装备设施保障能力是关键因素之一。通过对近年来铁路货车运用和货物运量总体情况的描述,重点分析货车运用率、静载重、货车空率、检备率、周时、发送量、周转量等主要统计指标,概述货车运用与货运量变化趋势,基于货车拥有量与货物运量结构变化,特别是敞车拥有量与煤炭发送量的关系,综合评价货车车种与货物品类的结构关联,运用估评分析法预测货车运用情况,结合2018年货运量奋斗目标,提出运输组织挖潜提效、货车车种结构调整优化、货车购置多渠道融资等对策。     

全国铁路客货运输实现开门红

2009年1月，全国铁路完成旅客发送量12724万人，完成货运总发送量30628万t，并确保了未发生特别重大事故和重大事故，为全年客货运输工作开了个好头。     

我国铁路货运量增长不对称性研究

为提高铁路货运的市场竞争力,在阐述我国铁路货运及其竞争对手发展趋势的基础上,分析铁路货运量增长存在的不对称性,确定增长不对称性系数的计算方法,以和方差、残差标准差、确定系数、校正后的确定系数进行拟合精度比较,选择出精度最高的模型作为衡量铁路货运量不对称性曲线的模型,以历年铁路、公路货运量为例,研究确定铁路货运确实存在畸形不对称增长的现象,计算的不对称性系数为正数,而公路货运不存在不对称增长性,与计算公路货运不对称增长系数为负数相符,为促进铁路货运量发展提供研究依据。     

基于灰色线性回归模型的哈尔滨铁路枢纽货运量预测研究

为合理规划哈尔滨铁路枢纽基础设施及物流网络,促进哈尔滨铁路枢纽更好地服务于现代物流发展的需要,基于哈尔滨铁路枢纽的定位与货运现状,在考虑线性回归模型与灰色预测模型各自优势的基础上,构建哈尔滨铁路枢纽货运量预测的灰色线性回归模型,通过计算平均偏差比率对模型进行检验。检验结果表明,灰色线性回归模型预测结果平均偏差比率较小,介于灰色预测模型和一元线性回归模型之间,同时该模型结合了货运量与时间变化、生产总值之间的关系,预测结果切合实际,可以为制定铁路货运枢纽规划及物流发展战略提供科学决策依据。     

基于Box-Jenkins的铁路客运量短期预测

对客运量的发展趋势进行科学预测是铁路客运企业正确进行市场决策的基础。运用Box-Jenkins对某铁路局的客运量进行了预测,结果显示Box-Jenkins模型在分析处理短期客运发送量预测工作中的非平稳时间序列上,具有一定的优势,预测结果可信。     

沪宁城际铁路客流短期预测研究

为提高沪宁城际铁路运营组织效率,通过对沪宁城际铁路短期客运量的时序特征和变化规律的分析,表明短期客运量时间序列是一种具有周期性特征、增长趋势缓慢的非平稳时间序列。在此基础上,建立ARIMA乘积季节模型,并运用该模型对沪宁城际铁路南京站发送量客流进行预测,结果表明ARIMA乘积季节模型具有较好的预测精度,适宜做城际铁路的短期客流预测。     

国内铁路动态

综合信息,铁路货运装车继续保持增长势头,5月上甸，全圆铁路货物发送量和货运装车数继续保持增长势头。全国铁路日均货物发送量达到1100．6万吨，同比增加50．6万吨。全国铁路日均装车170598车，同比增加6733车。其中，国家铁路日均装车达到144816车．比4月份增加275车．同比增加3241车．     

2007年1—11月铁路全行业主要指标完成情况

指标计量单位本年累计完成上年同期完成比上年同期增减比上年同期增减%一、铁路运输1.货运总发送量万t285960263016229448.7其中:国家铁路万t239901224232156697.0合资铁路万t2494421033391118.6地方铁路万t2111517751336419.0①货物发送量万t284855262004228518.7其中:国家铁路万t238849223262155877.0合资铁路万t2489120991390018.6地方铁路万t2111517751336419.0②行包发送量万t11051012939.2其中:国家铁路万t1052970828.4合资铁路万t52.5242.0210.5025.0地方铁路万t2.日均装车数车139128.7571293879741.757177.53.货运总周转量亿t·km21…