中国港航股指走势月度分析（2012年8月）

1 中国股码头上市公司指数走势 2012年7月,我国规模以上港口完成货物吞吐量8.1亿t,同比增长3.4%,比6月下降2.9个百分点,其中：外贸货物吞吐量2.5亿t,同比增长4.2%,比6月下降7.4个百分点;沿海规模以上港口完成货物吞吐量5.5亿t,内河港口完成货物吞吐量2.6亿t。同期规模以上港口完成集装箱吞吐量1510.4万TEU,同比增长3.8%,比6月下降3.7个百分点,     

哥德堡港探讨液化天然气码头方案

据哥德堡港网站报道：孚宝公司（Vopak）、瑞典油气公司（Swedegas）和哥德堡港务局（thePortofGothenburg）三方已签署协议,共同探讨在哥德堡港兴建液化天然气码头的可行性方案。近些年,越来越多的哥德堡地区企业选择消费以天然气为主的非化石系列清洁能源。而当下,哥德堡港码头液化天然气吞吐量却仍无法满足市场需求;是否兴建大型液化天然气码头已成为影响该港长期发展战略的重大课题。     

两岸直航为航运企业带来实惠

今年以来,两岸海运全面落实《海峡两岸海运协议》,深化合作,有效克服了世界经济复苏缓慢和航运形势低迷的不利影响,实现了健康、有序发展。今年上半年,两岸海运市场呈现出以下特点:一、两岸海上客运量快速增长。随着两岸人员交流日益密切和往来游客增多,两岸海上客运量增速加快。今年上半年两岸海上客运总量完成84万人次,同比增长约13.6%。二、运输生产稳中趋缓。今年上半年大陆规模以上港口货物吞吐量和集装箱吞吐量分别完成47.4亿吨、8459万TEU,同比增长7.2%,8.8%,增速比去年同期有所放慢。台湾主要港口生产情况表现不一,其中高雄港集装箱吞吐量完成486万TEU,同比增长1.4%,台中港、基隆港同比出现下滑。受两岸贸易额下滑的影响,两岸货运量比去年同期略有下降,其中散杂货、集装箱运量同比分别下降5.4%,3.4%。三、市场秩序进一步好转。加大了对擅自从事两岸运输等违规行为的打击力度,对5家违规船公司、船舶代理公司、港口企业     

分区域公路客运站场旅客发送量估算方法

对于需要规划建设多个汽车客运站的区域或大中型城市,科学地估算规划区域上的客流分布、预测各个待建汽车站的旅客发送量是合理确定各客运站场建设规模、设施配置、服务功能的基础和前提。为了解决同一区域内多个待建汽车站的旅客发送量分配和合理估算问题,文中提出基于区域客运总量分配各客运站场旅客发送量的2种估算方法,介绍了这2种方法在大连公路客运站场规划中的应用案例。     

基于Elman神经网络的上海港货物吞吐量预测研究

从内贸以及外贸两方面探讨上海港货物海运生成量。常用的预测方法有回归分析法、指数平滑法、灰色预测等,但单独的预测方法往往导致预测的准确性较低。文中通过货运量生成法、三次指数平滑法、回归预测法得到3组预测值,作为Elman神经网络的输入,对网络进行训练得到综合的预测模型,并以上海港货物吞吐量为例,对此模型进行论证。     

德国铁路考察记

1德国铁路概况 1.1机构设置 德铁自1994年实施"网运分离"改革,成立了德国铁路股份公司,组建了联邦铁道署和联邦铁路资产管理局,实现了政企分开和企业重组.联邦铁道署和联邦铁路资产管理局从属于德国交通部,属独立行政机构.     

新冠肺炎疫情对港口散杂货吞吐量的影响及建议

新冠肺炎疫情全球蔓延导致我国外贸环境显著变化，对我国海运运输产生重要影响。为补充散杂货领域的研究空白，本研究以我国重要枢纽港口广州港为实例，基于广东省疫情和实际生产数据，应用时间序列模型进行预测与分析。实证结果表明：地区疫情强弱程度能够在港口吞吐量上反应且无明显滞后现象，并且，各细分货类的吞吐量变化较大，且影响因素较为复杂，可分为政策因素、价格指数、运价指数、国内外供需关系四大类。最后对后疫情时代的港口散杂货业务发展策略、货类管理办法提出对策建议。     

2022年一季度全国港口吞吐量运行综述

一季度,全国港口货物吞吐量、集装箱吞吐量略有增长,旅客吞吐量有所恢复,但仍低于疫情前规模。一、货物吞吐量一季度,全国港口完成货物吞吐量36.3亿t,同比增长1.6%,其中:沿海港口完成24.1亿t、同比增长1.8%,内河港口完成12.2亿t、同比增长1.1%;完成外贸货物吞吐量11.1亿t、同比下降4.7%,完成内贸货物吞吐量25.2亿t、同比增长4.6%。     

基于Adaboost的改进Elman神经网络港口吞吐量预测方法

为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测.首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-Adaboost强预测器模型.经过Adaboost算法优化的强预测器对误差较大的数据样本有更强的识别能力,可以实现对数据的动态增强学习.以宁波-舟山港2011-2017年的港口吞吐量数据为样本进行仿真,分别使用BP神经网络、Elman神经网络、BP-Adaboost神经网络以及Elman-Adaboost神经网络进行预测,比较四种模型的预测精度.研究结果表明:Elman-Adaboost强预测器模型用于港口吞吐量的预测,预测结果的相对误差最大值1.91％,最小值0.06％,可以将预测误差控制在2％以下,数据拟合效果更好预测精度更高,可以作为港口吞吐量预测的一种方法.     

基于旅客差异性的城际轨道交通价格弹性需求分析

城际轨道交通的旅客存在差异性,当票价价格调整会导致不同类别的旅客需求程度变化,进而影响到运营管理部门的收益.为明确不同层级城际旅客对于票价的弹性需求,设计了基于旅客差异性的价格需求弹性模型,通过广义费用划分不同旅客属性,在通道平衡配流的前提下,建立价格与客运量及弹性需求系数的函数关系,将模型应用于西安北客站至机场快速轨道交通,结合城际旅客出行调查数据及通道内综合交通现状数据,将城际轨道交通票价设为变量,运算得到价格调整下不同旅客的价格弹性需求系数及其变化规律,结果表明:研究结果符合实际情况,能够为运营管理企业的价格决策提供借鉴依据.