神经网络与四阶段预测法在铁路运量预测中的组合应用研究

利用神经网络与四阶段预测法组合构造出新的交通量预测模型,以胶济铁路提速改造为例,就构造的客运量预测模型进行了应用研究。其中以平均增长率法计算客流量的交通分布;以重力模型法计算诱发客流;依据运输阻力构建的分担率模型计算转移客流;在计算诱发客流时考虑了时间价值。

宏观经济与铁路运量的关系分析

铁路局作为一个交通运输企业,与国民经济的发展有着密切而直接的关系,国民经济的发展将直接影响铁路运输企业的工作量和经济效益.因此,铁路运输企业在制定年度运输计划时,首先应研究分析好国民经济的现状和发展趋势,掌握国家的重点产业政策,才能找到既适应社会运输需求,同时又达到企业最佳效益的平衡点.我们应改变过去那种只重眼前运输需求、为运量而定量的观点.随着我国由计划经济向市场经济快速的转轨,市场调控经济愈来愈明显,要准确掌握相关企业的生产、销售和运输需求已很不现实,国际、国内市场在某一领域的变化难以预测.

铁路运量与国民经济周期关系的经验研究

基于产品生命周期理论,对1978—2010年我国铁路客货运量和GDP统计数据进行研究,分析铁路运输产品的增长变化规律,认为铁路运输量增长率波动与国民经济增长率波动基本同步,都大致经历了4个周期性波动。通过揭示铁路运输的周期波动规律,提出铁路运输发展的政策建议。

矿区铁路运量灰色预测模型及其应用

根据灰色系统理论,建立了矿区铁路运量预测的GM(1,1)模型,用该模型预测了某矿区铁路运量发展趋势,并分析了预测结果。结果分析表明,GM(1,1)模型具有较高的可靠性和实用性。

世界铁路运量呈现增长态势

2007年3月国际铁路联盟的报告指出，在2006年，铁路运输在世界各个国家都呈现出增长态势。该报告的数据来源于175个成员铁路，并与2005年的数据进行了比较。统计数据表明，2006年欧洲铁路的货物周转量增长4．9％，旅客周转量增长2．5％，欧洲东南部的经济复苏，使得其货运量呈现2位数的增长。

世界铁路运量呈现增长态势

2007年3月6日，国际铁路联盟的报告指出，在2006年，铁路运输在世界各个国家都呈现出增长态势，显示铁路运输的地位越来越重要，铁路运输潜力巨大。该报告的数据来源于175个成员铁路，并与2005年的数据进行了比较。

芬兰国有铁路运量保持增长

芬兰国有铁路公司（VR）不断增加运输和控制成本，加大对客运车辆的投入，稳步改善性能。2004年纯利润增加25％，达到了5170万欧元，营业额上涨1．6％，为11．8亿欧元。2005年头4个月运营收益达600万欧元，而2004年同期亏损120万欧元。2005年头4个月客运量增长4．4％。货运量2004年比2003年下降1．9％，其中国内运输增长5．1％，与俄罗斯的运输减少了13％；2005年货运量开始复苏，头4个月增长1％，与俄罗斯的运输增长了8．6％，但国内运输下降了3％。

陕煤运销集团多措并举提升煤炭铁路运量

【本刊讯】据陕煤运销集团消息,今年,陕煤运销集团坚持做优铁路集运能力、做大地方站台、做强多式联运、做精自备车运行,不断强化与中国铁路西安局集团有限公司合作,提升煤炭铁路发运效率,促进煤炭铁路运量较快增长,进一步增强陕煤集团跨区域保供能力。据了解,陕煤运销集团在日常运行中,坚持不懈推进煤炭发运“公转铁”,提升中长协合同兑现率,从铁运增量空间主要集中在陕北地区的实际出发,依托浩吉铁路万吨列车开通契机,强化靖神线的集运效应和运输能力,推动自有矿井资源“应装尽装”、周边社会资源“应集尽集”。陕煤运销集团通过承包、联营等多种方式,与地方站台积极开展合作,不断扩大外购煤运量。

广西沿海铁路运量高速增长

在南宁铁路局强有力的运力支撑下，广西沿海铁路公司抓住广西北部湾经济区快速发展契机，加强车流组织，用足点线能力，货物运输实现高速增长。

提高机车质量确保铁路运量的“三个五”安全生产模式

本文介绍了保障机车质量的前提,机务段生产技术科的五条管理制度;确保机车质量的基础,机务段检修车间的五条检修制度;提高机车质量的核心,机务段验收科的五条验收制度等"三个五"安全生产模式的概念与作用,相互之间的顺序与关系。"三个五"安全生产模式是指生产技术科的"一年鉴、二提高、三编制、四引进、五分析"等五条管理制度;检修车间的"一记、二试、三化、四按、五修"等五条检修制度;验收科的"一交、二验、三检、四抓、五减"等五条验收制度。检修车间、技术科、验收科三个部门都有汉字一到五同样模式的五条管理制度,因此为了叫方便简称为"三个五"安全生产模式。详细介绍了"抓生产要抓安全、抓安全要抓质量、抓质量要抓卡控"的"四抓"验收制度。

开行万吨列车提高朔黄铁路运量的探讨

随着朔黄铁路运量的增加，目前运输能力已接近饱和，运输组织方式不能适应远期运输形势发展需要，本文通过对运输现状进行分析，从挖潜扩能角度出发统筹考虑，针对开行万吨列车实现远期运量，合理优化运输组织提出具体方案。

基于Markov链修正的铁路运量灰色组合预测模型研究

预测模型的准确与否直接决定着未来经济规划与决策的有效制定。将灰色GM(1,1)-Verhulst组合预测模型与马尔可夫链方法相结合,同时引入信息熵理论的知识,提出基于Markov链修正的熵权法灰色组合预测方法,并以甘肃省2004年～2015年铁路客运量作为原始数据序列进行模型拟合,而且还以此为基础对甘肃省未来几年内的客运量发展趋势进行预测。结论:(1)在已知实际客运量年份内,该灰色组合预测模型的预测精度比单一灰色预测模型更高、更加准确;(2)采用马尔可夫链方法获得该组合模型的偏差规律,并依照此规律对预测结果进行修正,即由一个单一的预测数值修正成为区间和概率组成的预测范围;(3)通过比较2016年～2017年的客运量实际值、组合预测模型的单一预测值和Markov链修正的预测区间值,发现Markov链修正的预测结果与客运量实际值的吻合性良好,进一步验证此预测方法的可信性。

融合麻雀搜索与长短时记忆的疆煤铁路外运量预测

为准确预测新疆煤炭铁路外运量,本文提出一种融合麻雀搜索算法与长短时记忆网络的(SSA-LSTM)预测模型,模型引入麻雀搜索算法对长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的超参数进行优化,以提高模型预测性能。以2015—2022年新疆煤炭铁路外运量数据为基础,综合考虑经济、运输等多种因素,对各影响因素的灰色关联度进行计算,验证所选因素与预测指标具有较强的关联度。对影响因素中的GDP数据进行消费者价格指数(Consumer Price Index, CPI)处理,并将处理后的数据输入模型进行预测,最后应用该模型对未来新疆煤炭初、近、远期铁路外运量进行预测。研究结果表明,SSA-LSTM模型的预测效果显著优于BP(Back Propagation)神经网络和传统LSTM模型,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.88%,均方根误差(RMSE)为49.9。同时,与未经CPI处理的预测相比,经过CPI处理后预测误差更小,MAPE和RMSE分别降低了75.8%和56.2%。本文为新疆煤炭铁路外运量预测提供了一种有效方法,为疆煤外运通道设计提供了重要数据支撑。

基于无偏灰色-马尔可夫链模型的铁路客运量预测研究

铁路客运量能够反映一个国家的人口流动,是铁路经济效益计算的重要基础。本文将无偏灰色预测模型与马尔可夫链状态转移矩阵相结合,建立无偏灰色-马尔可夫预测模型。实验表明:无偏灰色-马尔可夫模型预测精度比无偏灰色模型的预测精度高,效果好,模型的参考价值得到了很大提升,为全国铁路各线路的制定、掌握铁路客运量发展规律提供理论参考和数据支撑。

基于混沌理论的铁路客货运量预测研究

应用混沌理论的相空间重构方法,分析与铁路运量相关的12组时间序列,分别计算它们的嵌入延迟时间、嵌入维数、关联维数、最大Lyapunov指数等混沌统计量,并以此为依据判断12组时间序列的混沌特性。结果显示:铁路客货运量及周转量不具有混沌特性,对应的4组时间序列不是混沌的;铁路客货运量、周转量的增量及增长率都具有明显的混沌特性,它们对应的8组时间序列是混沌的。在识别是否混沌的基础上,应用基于最大Lyapunov指数预测方法,对铁路客货运量、周转量进行预测检验及预测结果分析。

沈阳局集团公司铁路集疏港运量对策探讨

为贯彻落实中央关于调整运输结构和增加铁路运输量的决策部署,沈阳局集团公司积极探索提升运输能力,降低物流成本,优化产品供给的举措。概述沈阳局集团公司铁路集疏港运量现状,针对其存在的集疏港基础设备设施建设与经营管理有待加强、集装箱铁水联运对接市场有待深入、铁路营销队伍能力有待提高等问题,提出积极推进港口改革与建设、积极推进铁水联运改革、积极推进营销体系建设等提升铁路集疏港运量的对策,加快推进我国运输结构调整,降低物流成本,减少环境污染。

2023年铁路货运量创历史新高但市场已接近饱和

1月9日,国铁集团发布最新权威数据,国家铁路2023年完成货物发送量39.1亿吨,同比增长0.26%,创历史新高。然而值得关注的是,即便国家铁路货运量创历史最好水平,但仍未完成全年任务。"在2023年全路工作会议上,国铁集团为当年货运量定下的目标是39.7亿吨。

基于改进灰色预测模型的铁路客运量预测研究

为提高灰色预测模型在铁路客运量预测的精度,提出对样本数据的累加生成序列进行函数拟合,再通过求其函数定积分的方法来改进灰色预测模型背景值,并以上海市铁路客运量预测为研究对象,验证灰色预测模型的改进效果。研究结果表明,通过对累加生成序列进行函数求拟合,并求其定积分计算背景值的灰色预测模型具有更好的预测精度,相比于传统方法和指数函数积分法,改进方法得到背景值的平均相对预测误差减少0.097%、0.183%。

基于线性回归模型的铁路客运量预测与实证分析

以郑州市为例,利用计量经济学的方法对郑州市铁路客运量的影响因素进行单变量和多变量分析,采用普遍最小二乘法(OLS),分别研究地区生产总值、总人口数、接待国内外游客总量、居民消费价格指数对郑州市铁路客运量的影响程度。利用EViews软件,以2000—2016年的铁路客运量数据作为训练集,2017—2018年的铁路客运量数据作为测试集,分别进行一元线性回归和多元线性回归分析,通过多重共线性、异方差、自相关性的检验以及模型拟合优度的比较,得到最佳郑州市铁路客运量预测模型,模型解释能力为99.07%。经测试集相对误差检验,构建的模型预测值与实际值误差小于2%,多元线性回归模型预测效果很好,可为地区铁路客运量的短期预测及相关部门的客运决策提供数据支持。

基于“三阶段法”的高速铁路短期运量预测

考虑到我国未来年度的OD分布预测中的路网构成变化、区域经济布局变动、区域经济增长速度差异等一些具有时变性和特殊性因素,采用在"四阶段法"运量预测基础上改进而成的"三阶段法"进行高速铁路短期客运量预测。首先采用组合预测模型进行趋势运量预测,然后采用多元LOGIT模型进行方式分担,最后采用弹性系数诱增模型进行诱增运量预测。以京沪高铁为例,采用"三阶段法"预测了2014年和2015年京沪高铁本线及跨线单向客流量。