基于MI-Granger-NARX融合模型的铁路网规模测算方法

铁路网的建设进程应与经济社会发展保持适度匹配,其路网规模受人口资源、经济社会、交通政策和运营组织等因素影响,具有动态、时滞、非线性的复杂特征。首先,在不依赖先验信息的情况下,运用互信息法对人均GDP、全社会货运量、旅客周转量等12项影响铁路网规模的指标进行互信息计算。接着,运用Granger因果检验对初选指标进一步筛选,获得7项最具解释力的指标。然后,利用NARX良好的学习记忆与延迟反馈功能构建测算模型,以筛选所得7项指标作为自变量输入、铁路网里程序列作为因变量自回归输入测算铁路网里程。最后,将本模型与传统BP、NAR和单一NARX等神经网络模型的测算结果进行验证、对比。结果表明本模型解释能力更强、泛化能力更好和结果精度更高。

关于铁路网规模问题的思考

铁路网规模问题是具有战略性的问题,准确把握铁路发展规律是解决铁路网规模问题的根本要义。综观世界铁路发展史,影响铁路发展轨迹的关键要素包括政策、经济和技术革新,铁路网规模最终将因需求相对稳定满足而趋向稳定。铁路网规模有理论规模和经济规模之分,以往所有测算方法均存在相应类别归属。通过相关方法创新并测算,我国铁路网规模尚处在快速发展阶段,稳定期将在2030年之后,2030年合理经济规模应在18万~20万km。

基于鲸鱼算法优化ELM的新疆铁路网规模预测

针对ELM预测性能受其初始权值和阈值的影响,运用WOA算法对ELM的初始权值和阈值进行优化选择。选择铁路客运量、铁路货运量、铁路旅客周转量、铁路货物周转量和铁路运输业就业人员数作为WOA-ELM的输入,铁路营业里程(万公里)作为WOA-ELM的输出,建立新疆铁路网规模预测模型。研究结果表明,与GA-ELM、PSO-ELM和ELM相比,WOA-ELM可以有效提高新疆铁路网规模预测精度,为铁路网规模预测提供了新的方法和途径,从而为铁路建设规模和规划进程提供科学决策的依据。

区域铁路网趋稳规模测算方法

以区域铁路客货运输量为中间载体,将区域铁路网规模测算问题划分为2阶段,分别建立数学规划模型进行求解,即第1阶段考虑区域经济发展、运输需求、服务人口数量和产业需求等因素,确定区域经济发展稳定状态下的合理区域铁路客货运量,在此基础上,进一步考虑国土系数、线路展开系数等因素,分析铁路客货运量与合理区域铁路网规模的内在联系和规律,从而最终确定适配的区域铁路网趋稳规模。以长江中下游地区为例进行实证分析,通过区域铁路发展特征对模型参数进行合理标定后计算,发现其所需区域铁路网总体规模为60 366 km,而目前区域内铁路网规模仅为22 642 km,不满足率高达62.49%,因此,急需加快该区域内的铁路网建设以保障和促进该区域社会经济的健康快速发展。

我国铁路网布局地区差异的聚类分析

全国各省区铁路网规模受宏观经济形势、产业结构、人口规模、自然条件等诸多因素的影响存在明显差异,分析这种差异的发展程度,对于进一步完善区域路网布局,实现交通基础设施供给均等化具有深远意义。阐述我国铁路网规模现状、总体布局特征、存在问题,基于铁路网密度、人均GDP、第三产业占比、人均可支配收入等指标进行系统聚类分析。结果表明,湖北等13省区路网规模略微滞后于区域经济发展水平,应进一步完善区域路网,以满足区域经济发展需求,青海等8个省区路网密度较低,经济发展程度也相对较低,应加快区域路网规划建设,激活与引领区域经济发展。

供需匹配的铁路网趋稳模型

从铁路运输供需匹配的角度出发,选择合理的铁路网供给和需求参数,基于趋于平衡的主要发达国家的铁路供需情况,运用多变量生产函数模型,建立基于供需匹配的铁路网趋稳模型及其修订模型,通过相关参数的合理假设,测算得出我国铁路网趋稳营业里程约为2.8×10~5km,研究表明,在较大地域范围内该方法的预测精度较高.