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。     

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。     

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。     

基于投入产出模型的省际间货运量模拟研究

现有货运量模拟研究多针对某一区域的货运总量,较少涉及货运流向。在2012年中国31省市投入产出表的基础上,采用引力模型估算区域间贸易系数矩阵,采用列系数模型编制中国31省市42部门的区域间投入产出表,将价值流量转化成货运流量得到省际间货运量。利用2012年资料对模型参数进行率定,利用2017年资料对模型进行验证。研究结果表明:模型在考虑GDP增长和产业结构调整对货运量的影响下,可以较好地模拟各区域货运总量和区域间的货运流向,可为研究GDP和产业结构对货运量的影响提供量化方法,为规划未来交通基础设施的建设规模提供参考。     

铁路货运量的内部影响因素及其敏感度分析

针对铁路货运量的主要13项内部影响因素,以2004~2014年间11年的铁路运输指标统计数据为训练样本,采用BP神经网络建立这些因素与货运量的映射关系,再根据该映射以权积法求解货运量对各因素的敏感度系数,从而定量计算出各项因素对铁路货运量的影响程度。研究结果表明:国铁正式营业里程、货车保有量、货运密度和货车机车平均牵引总重这4项因素对货运量的影响要显著大于其他因素,若需在货源充足的情况下提高货运量,则以上4项因素是需要着重优先考虑的因素。     

瑞士铁路网的持续发展

根据瑞士联邦铁路（SBB）预测，2000-2030年期间，国家总体运量将增长15％～30％，同期客运量将上涨45％，为应对这种增长趋势，需要继续拓展铁路运输服务。未来10年，货运量也将持续增长，且铁路货运增长高于公路，必须提高既有线的利用率，铁路基础设施管理部门正在寻求一种合适的激励制度，帮助缓解定期出现的货运需求变化。     

基于Bi-LSTM网络的铁路短期货运量预测研究

短期货运量预测研究是铁路运输企业编制日常工作计划的重要依据,准确的货运量预测结果对铁路货运组织工作具有积极意义.针对铁路短期货运量预测,建立基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的短期货运量预测模型,以某铁路局集团公司4 122 d、136个月的货运发送量为实验数据分别进行各月和每日货运发送量的预测,其误差分别为5....     

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。     

不同运输方式货运周转量与GDP的协整关系分析

研究我国1990—2016年货运周转总量,以及铁路、公路和水路货运周转量与国民经济的协整关系,并建立误差修正模型说明我国国民经济与不同运输方式货运周转量短期动态波动与长期均衡的关系。研究表明:国民经济与铁路货运周转量、公路货运周转量和水路货运周转量分别存在唯一的协整关系,铁路货运周转量对国民经济的拉动作用最大。短期国民经济的变化对铁路货运周转量同方向的变动影响最大,对公路货运周转量同方向的变动影响最小。     

基于灰色Verhulst模型的铁路货运量预测研究

针对铁路货运量数据序列特征,将灰色Verhulst模型的建模方法引入铁路货运量的预测,并进行建模计算及预测值精度检验。     

基于灰色关联度的铁路货运量关键影响因子选取方法研究

影响铁路货运量的因素众多、关系复杂,而且不同因素对于铁路货运量变化的影响程度不同。通过对影响铁路货运量的各方面因素进行分析,从宏观经济、铁路货运市场供需、物流环境?3?个方面选取具有代表性的、可量化的指标作为货运量影响因子,利用灰色关联度分析模型,求解出各影响因子序列与铁路货运量之间的关联度,并根据关联度排序情况进一步确定影响因子与铁路货运量的紧密程度,从而实现对铁路货运量关键影响因子的筛选。     

基于马尔科夫—Verhulst模型的铁路货运量预测研究

铁路货运量是一个地区经济发展的先行指标之一,准确预测铁路货运量能够为该地区的发展规划起到指导作用。针对传统灰色Verhulst模型在进行铁路货运量预测时模型误差较大的问题,运用马尔科夫链模型对传统Verhulst模型的预测结果进行修正改进,以提高模型的预测精度。最后,通过引入实际案例,验证了经过马尔科夫链改进的灰色Verhulst模型在预测精度方面有了大幅度的提高,适用于甘肃省铁路货运量的预测。因此,应用该模型对甘肃省2015年到2017年的铁路货运量进行预测,为该地区的物流运输及其他相关行业的发展提供可靠的指标依据。     

铁路货运安全专业化管理发展探析

从健全货运安全基本制度、完善货运安全基本方法、强化货运安全过程管理、提升货运安全科技保障、建立货运安全结果考核体系等方面,阐述当前铁路货运安全管理现状,分析铁路货运量增长和货源结构调整、铁路技术装备大量投入、大数据技术运用等影响因素,提出铁路货运安全管理发展对策,即:提高专业化安全意识,完善专业化安全制度,建设专业化人员队伍,加强专业化安全设备保障,实现专业化安全闭环管理与考核,以确保货运系统安全稳定。     

基于GIS动态分段技术的铁路货运量可视化表达

在GIS动态分段基本原理的基础上,将铁路车站的里程作为路径系统测量M值的校准参考依据,部分铁路货运量(用装车数表征货运量的大小)作为线事件引入到铁路网的货流径路系统中,实现了铁路货运量的可视化表达,并根据发站和到站自动沿线绘制货运方向箭头,为铁路货运运输分析和研究决策提供技术支持.     

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.     

关于铁路货运营销对策的思考

针对我国铁路货运量下滑现状,从现有营销措施出发,分析铁路货运营销存在的主要问题。针对铁路货运营销观念淡薄,货运组织与市场营销理论脱节,缺乏营销工作的机制保障等问题,结合我国铁路货运发展实际,提出科学规划铁路货运营销发展策略,建立营销生产统一管理机制,确立以利润为主导的经营考核体系,科学制定营销策略和完善电子商务信息系统功能建设等发展对策。     

环渤海港口铁路运输通道问题及对策研究

为满足货运趋势增长和公路转移运量的需求,需要对环渤海港口集疏运铁路运输通道进行优化布局。通过分析环渤海港口布局、吸引范围、功能定位和港口吞吐量,以及港口铁路集疏运系统现状,提出目前港口铁路集疏运系统存在的主要问题。以提高环渤海港口铁路货运增长和公路转移运量需求为目标,采用定性与定量分析相结合的方法,预测规划年度环渤海港口铁路运输需求总量。最后根据货物需求总量及能力适应情况,给出环渤海地区主要疏港铁路通道的扩能方案。     

江苏铁路货运发展对策探析

为加快构建双循环新发展格局,增强江苏铁路货运发展竞争力,从铁路货运量、货流方向、货源结构、国际班列等方面阐述江苏铁路货运发展现状,针对对外通道能力紧张、过江通道存在限制、铁路多式联运设施有待完善、货场功能及配套设施不适应现代物流发展需要等问题,结合新时代发展形势要求,提出优化货运大能力通道建设、强化过江通道建设、完善多...     

基于灰色DGM(2,1)模型的四川省铁路货运量预测

基于四川省铁路货运量的数据特征,引入灰色系统理论,建立四川省铁路货运量DGM(2,1)预测模型,并对其预测值进行精度检验,得出该模型精度为一级,模型精度高、可用于货运量的预测的结论。在此基础上对四川省2010-2015年的铁路货运量进行了预测,结果呈现单调的递增趋势,发展态势良好。     

基于小波灰色GM(1,1)模型的货运量预测研究

基于铁路运输货运量的预测对铁路运输发展战略的制定以及铁路运输设施效益的提高有着重要的意义,为提高铁路货运量的预测精度,通过利用小波降噪分析法,消除实验数据存在的噪声,提高原始序列的光滑度,在此基础上对新生成的序列应用灰色GM(1,1)模型进行预测。用此模型对1990~2014年铁路货运量进行验证,研究结果表明:改进后的模型相比于直接应用灰色GM(1,1)模型预测得到的结果精度更高,其拟合效果更好。