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根据国家统计局快报数据,2011年,全国汽车行业规模以上企业累计完成工业总产值5万亿元,同比增长16.8%.其中,17家重点企业(集团)累计实现工业总产值2.03万亿元,同比增长5.1%,增幅同比回落31.4个百分点;主营业务收入2.34万亿元,同比增长10.2%;累计完成工业增加值4758.20亿元,同比增长6.8%,低于全国规模以上企业工业增加值增速平均水平(13.9%)7.1个百分点,增幅同比回落35.2个百分点;累计实现利润总额2321.16亿元,同比增长11.3%,增幅同比回落61个百分点. 相似文献
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传统的LSSVM难以全面反映物流需求的变化规律,会导致预测效果不佳。首先利用灰色关联分析(GRA)得到物流需求的主要影响因素;将主要影响因素作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型;通过阿基米德算法(AOA)对最小二乘支持向量机的正则化参数(γ)和核参数(σ)进行迭代寻优,以减少参数选择的盲目性;构建AOA算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的智能预测模型AOA-LSSVM,经过验证该模型可以提高预测精度。运用AOA-LSSVM模型对西部陆海新通道的重要枢纽城市——重庆、成都、贵阳和南宁的物流需求进行实证分析,结果表明:该模型与LSSVM模型相比取得较高的预测精度,其均方根误差、平均绝对误差、以及异方差调整的均方根误差、异方差调整的平均绝对误差分别降低了1 946.4,1 206.1,0.028 4,0.039 7。 相似文献
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港口作为货物集结点、信息中心、现代产业中心和国际贸易的服务基地,在现代物流发展中发挥着越来越重要的作用。港口作用的提升将进一步促进港口物流的发展,同时,产业发展也加剧物流用地供给不平衡,为此,需通过预测确定合理的物流用地需求规模.以有效指导物流用地的布局与建设。但按照现有的一般物流园区分类体系(国际物流园区、区域物流园区和市域配送中心)进行物流用地预测, 相似文献
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出行分布量与小区间现状出行有关,也与连接两小区间的道路网络及起终点的用地性质有关,传统出行分布预测模型都只考虑了这些因素的某一方面,因而在预测中经常会出现与实际明显不符的预测结果。按照出行个体在选择出行目的地时的行为,将影响出行目的地选择的几个重要因素:现状OD、小区用地性质、出行成本综合考虑,并按照影响方式不同,建立出行分布预测模型。计算实例表明,该模型的预测结果优于传统模型。 相似文献
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张怀容 《交通运输工程与信息学报》2012,(4):110-115
由于货运具有衡量尺度多维化的特点,在进行货运交通需求预测时,需要建立各种转换模型来保证指标的统一。在“基于货物”的货运交通需求预测方法中,货运量与交通量的转换是货运交通分配前的重要步骤之一。本文以出行链理论为基础,分析了货运车辆的出行行为,总结了货运车辆的出行链模式,基于一系列假设条件建立了考虑出行链的货运量与交通量的转换模型,并运用模型计算了某市货运交通量的OD分布矩阵,分析了其货运空车出行量占出行总量的比例,和出行总量与实际货运出行总量的误差。 相似文献
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为给共享单车停放点布设规划提供依据,通过对北京市居民出行方式选择进行调研,分析北京市居民出行方式影响因素,确定影响居民出行交通方式选择的特性变量。分析比较现有交通需求预测方法的优缺点,应用随机效用理论,建立基于交通方式选择的共享单车需求预测模型(Logit模型),利用TransCAD交通规划软件对模型参数进行标定,确定分担方式效用函数。根据未来年交通出行量进行停车需求预测,实验结果表明符合规划区域实际情况。 相似文献
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