基于深度学习的公路运价预测模型研究

随着现代物流行业的发展,公路运输作为一种重要的货物运输方式正在扮演着越来越重要的角色。公路运输具有灵活、快速、点对点等优势,尤其对于短途、小批量货物运输需求更加广泛。公路运价预测作为运输流程的关键环节之一,已成为政府部门和物流业关注的焦点问题。公路运价预测任务受到多种因素影响,如市场需求、运输距离、油价和政策变化等。这些因素之间相互作用,增加了公路运价准确预测的难度。针对这个问题,文章提出了一种基于深度神经网络的公路运价预测模型,以应对公路运价预测的挑战。其主要贡献在于:传统的多变量时序预测模型采用线性或非线性回归模型,但这些模型往往受到变量之间非线性、时间动态性和复杂依赖性的建模能力限制。文章采用基于图神经网络的MTGNN模型,对公路运价预测进行了应用研究。该模型由图卷积网络和时序卷积网络两部分组成。首先,通过神经网络学习图结构并计算邻接矩阵来表示节点之间的依赖关系和实现节点聚合。然后,使用图卷积网络模块对节点信息进行传播,从而获取更准确的节点表示。接下来,时序卷积网络提取经过图卷积网络学习后结果中的时序特征,实现对未来公路运价的预测。最后,输出层对时序输出结果进行计算,得出模型预测结果。

我国驮背运输运价优化研究

以公铁联运为基础的驮背运输是一种兼具经济效益与社会效益的多式联运方式。结合驮背运输相关项目调查结果,基于公路运输、铁路集装箱及驮背运输货运成本,分析受不同因素影响的驮背运输在不同整车运价方案下的运价变化,计算驮背运输在不同利率、不同运距下载重量及运营里程的盈亏平衡点。研究表明,驮背运输在长距离货运中具有明显价格优势,推荐采用整车6号运价考虑利润率和运输里程的驮背运输定价方案。最后,以某线路开展驮背运输为例,考虑不同情况下的盈亏分析,提出定价方案和定价策略,为推动驮背运输可持续发展提供参考。

公路快速货运站点布局的综合模糊聚类分析

在分析公路快速货运站点布局影响指标的基础上,选择模糊聚类法,建立公路快速货运站点布局的模型。并基于各指标的客观发展状况,引入增长率构造综合模糊等价矩阵,充分体现事物发展趋势在分类过程中的主动性,克服事物聚类的静态片面性。最后给出计算实例,说明该方法的有效性。

公路货运空载问题的方法与对策研究

我国公路货运空载率一直居高不下,与国外发达国家相比存在很大差距。文章就空载问题产生的原因,利用鱼骨图方法进行分析,并借鉴了美国、德国、日本等发达国家的成功经验,从政府、企业、个体三个维度提出了公路货运空载问题的系统化解决对策。认为政府应加强对公路货运的整体布局优化;企业要引入先进的信息技术,大力发展甩挂运输;个体则要积极了解现代物流理念、诚信经营、规范运作、运用多种形式规避运输风险。文章的最后一部分,给出了文章的结论和未来展望。

20世纪二三十年代津浦铁路客货运价的变动及其影响

20世纪20-30年代,津浦铁路客货运价变动频繁,其中旅客运价变动5次,包括3次上调和2次降价,货物运价变动则有6次之多,涨价4次降价2次,且两者变动节奏完全一致。客货运价上涨的致因主要在于,路局自身运营成本奇高和路外社会因素干涉所导致的整个路局运营成本增加;客货运价下调则受路局运输成本下降和铁道部对铁路运价直接干预的影响。铁路客货运价的变动对该路客货业务和收入产生了直接影响,两者呈明显的反向变化关系。另外,铁路运输能力的变化对客货业务和收入也具有较大影响。