基于灰色预测法和弹性系数法的甘肃客货运量预测探究

客货运量是衡量交通运输经济的重要指标,本文以甘肃省2014至2019年的客货运量为基础数据,针对现有客货运量预测方法单一的情况,分别采用灰色预测法和弹性系数法,对未来特征年公路,铁路,民航客、货运量与客、货运周转量进行预测,并与历年真实数据对比,以预测客货运量的发展趋势;综合分析两种预测模型的结果数据,以提高客货运量预测的精度,保证预测结果的合理性;最终选用两组数据的平均值,为甘肃省“十四五”客货运量发展规划提供参考依据。

铁路客货运量预测的随机灰色系统模型

针对现有铁路客货运量预测方法的不足和铁路客货运量的随机波动性,基于灰色预测理论,建立了铁路客货运量预测的随机灰色系统模型。该模型在对客货运量原始数据生成处理的基础上,建立了符合检验要求的残差GM(n,h)模型,以预测铁路客货运量的发展趋势;再通过引入相对误差序列的随机过程,建立了随机 GM(n,h)模型,以综合考虑随机因素对铁路客货运量未来发展趋势所带来的影响,提高铁路客货运量预测的精度。理论分析和实例计算结果表明:随机灰色系统预测模型直观,且操作性强,预测结果精度较高。

基于径向基神经网络的铁路客货运量预测研究

根据径向基神经网络具有分析非线性动态系统的混沌特性的特点,对铁路客货运发送量相关时间序列进行分析和研究,在Takens相空间重构的基础上,利用互信息方法求嵌入时延、伪邻域方法求嵌入维数;应用G-P方法和最大Lyapunov指数方法对铁路客货运量时间序列进行混沌识别;根据RBF神经网络的学习算法和辨识原理,对铁路客货运量预测流程进行分析。应用径向基神经网络对铁路客货运量自1999-01-01-2012-08-27共4 988 d的发送量为基础进行径向基神经网络预测;并对预测误差进行检验及对预测结果进行分析。研究结果表明：基于径向基神经网络预测值能很好地与实际值相吻合,因而在铁路客货运量相关时间序列中预测有广泛的实用价值。

基于客货运量的新疆城市等级体系分析

应用集中系数、区域非均衡系数、改进的重力模型对客货运量分别进行评价,并通过定性的方法对结果进行修正,得出结论:(1)新疆城市客货运的集中程度差异明显;(2)新疆客货运输的节点不一致,呈现出不同的变化趋势;(3)目前新疆基本形成以乌昌地区为中心,以"奎屯-乌苏"双核城市和喀什为次中心,以石河子、博乐、库尔勒、阿克苏、阜康为区域中心,其他城市为区域次中心的城市等级体系.

基于灰色理论的铁路客货运量预测研究

运用灰色系统理论,以全国铁路1996-2005年客货运量数据为基础,建立了基于改进的灰色理论的影子响应GM(1,1)模型,Dynamic GM(1,1)模型,修饰型残差GM(1,1)预测模型.并采用后验差检验对三种模型的拟合精度进行了检验,从而给出了每一条铁路干线所适合的最佳预测模型,使得决策者能够灵活地根据具体问题选择相应的预测模型,避免了单一模型对不同铁路干线预测结果出现波动和失真的不足.同时用等维灰数递补法预测2007年的客货运量.进而对管理决策人员作出科学,合理的决策提供了理论依据.

基于弹性系数法的全国公路客货运量预测研究

以过去十年相应时间序列数据为依据,采用弹性系数法,对我国公路客货运量进行中期预测研究。研究结果对优化公路客货运资源配置,建立完善的公路客货运市场具有重要的意义,同时,也可为一系列相关问题的决策提供科学和可靠的依据。

5月份全国高速公路客货运量快速增长

6月27日,交通运输部新闻发言人吴春耕介绍,5月份全国客运增速回升,全社会完成营业性客运量1 5.5亿人,同比增长0.8%;货运保持较快增长,完成营业性货运量40.6亿吨,同比增长9.9%,其中公路货运量增长10.3%、水路货运量增长5.6%;港口生产稳步增长,规模以上港口完成货物吞吐量10.8亿吨,同比增长5.5%,完成集装箱吞吐量2038万标箱。

灰色预测模型在铁路客货运量预测中的应用

本文应用灰色预测模型,代替现有的时间序列模型,对我国铁路客货运量预测进行了探讨,并利用近年来的一组统计数据,建立了我国铁路客运量预测模型。

江浙沪地区客货运量位序-规模分布特征及影响因素

利用位序-规模法则刻画1985年、1995年、2005年和2017年江浙沪地区客货运量的位序-规模分布特征,同时运用ArcGIS 10.4软件对该地区客货运量空间分布及重心移动轨迹进行可视化表达并对其影响因素进行探讨。结果表明:(1)江浙沪地区客货运量在空间分布上符合位序-规模法则并呈现出西北—东南走向。(2)江浙沪地区客货运量规模空间分布均经历了不均衡→均衡→相对集中→相对均衡的发展过程。(3)经济发展水平和交通基础设施对客货运量位序-规模分布有重要影响,人口管理制度、人口规模对客运量位序-规模分布变化具有直接影响,而城市产业结构与货运量位序-规模分布变化则更为密切。

客货运量预测中几个问题的探讨

通过运量预测的理论分析和实例研究 ,讨论预测值的取值范围、置信水平对项目论证的风险影响 ,并进行线性拟合的显著性检验和适应性分析 。

全路客货运量大幅增长

2010年5月份，全国铁路客货运输势头良好，完成旅客发送量13784万人，货物发送量30883万t。运输效率明显增加，多项运输指标刷新历史纪录。

不同出行距离的客货运量分布研究

根据客货出行的随机性以及组成论中的最复杂原理推导出客货出行距离的分布概率,并通过实际算例对模型进行了假设检验。

基于线性回归模型的铁路客货运量研究

铁路客货运量是铁路行业发展的重要指标,反映铁路客货运发展状况和相关企业的经营管理水平。为了科学准确地预测“十四五”时期铁路客货运量,文章在分析铁路客货运量主要影响因素的基础上,构建基于线性回归理论的铁路客货运量预测模型,并通过相关系数检验,得知铁路客运量与国内生产总值之间存在明显线性相关,而铁路货运量与国内生产总值之间不存在线性关系。

2016年11月份国家铁路客货运量继续保持同比大幅增长

2016年11月份,中国铁路总公司运输系统各单位按照总公司统一部署,克服天气、施工等干扰,强化淡季客运营销,加强车流组织,运输继续保持较好增势。国家铁路客运、货运运量同比增幅分别达9.2%和11.9%,为完成全年任务奠定坚实基础。11月份正值铁路客运淡季。

2017年第1季度国家铁路客货运量同比增幅均超10%

2017年第1季度，全路运输系统各单位认真贯彻落实中国铁路总公司党组部署要求，围绕“强基达标、提质增效”工作主题有序推进各项重点工作，客货运输一系列重要指标实现同比大幅增长，效率效益明显提升，运输供给侧结构性改革取得积极成效。国家铁路旅客发送量完成7．19亿人次，日均同比增长10．9％。

“十五”期间铁路客货运量大幅增长

“十五”期间，全国铁路预计完成客运量534585万人，比“九五”期增加46158万人，同比增长9．45％；预计完成客运周转量26257亿人·km，比“九五”期增加6882．57亿人·km，同比增长35．52％；货运总量预计完成1138409万t，比“九五”期增加284792万t，增幅达到33．36％；货物总周转量预计完成87458亿t·km，同比增长33．29％。

2011年1—10月全国铁路客货运量实现同比大幅增长

2011年1-10月，全国铁路运输经营继续呈现良好局面，国家重点物资运输得到有力保障。全路运输系统按照铁道部统一部署，积极应对天气变化，加强施工管理与组织，同时继续大力开展增运增收工作，客货运量与2010年同期相比呈现大幅增长。

铁路客货运量开年实现稳健增长

2012年1月份，全路运输系统按照铁道部党组的统一部署，以春运为重点，积极做好客货运输组织工作，客运量实现开年稳健增长。

2011年1—11月全国铁路客货运量再上新台阶

2011年1—11月，全国铁路旅客发送量达到17．19亿人，同比增长10.9％；货物发送量完成35．85亿t，同比增长8％。全路客货运量均实现同比较大增长，运输经营取得较好成绩。

2月份全国铁路客货运量增长势头良好

2011年2月,铁路部门统筹兼顾,客货运量均保持较好增长势头,重点物资运输得到有力保障。2月份是春运的关键阶段,铁路部门广大干部职工认真贯彻落实中央领导对铁路春运工作的重要指示,按照铁道部党组的部署要求,