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汽车物流经济动因分析与运量预测

综合运输 2024年第7期46卷 139-144页

作者：李浩月陈迎张琦北京交通大学交通运输学院北京100044 中铁集装箱运输有限责任公司北京100032

本文研究了汽车销量与经济动因之间的量化关系。选择汽车产量、居民人均可支配收入以及GDP等作为经济动因,通过统计数据散点图拟合曲线,并利用主成分分析法消除多重共线性,构建了汽车物流经济动因模型。采用国际货币基金组织公布的2023-... 详细信息

本文研究了汽车销量与经济动因之间的量化关系。选择汽车产量、居民人均可支配收入以及GDP等作为经济动因,通过统计数据散点图拟合曲线,并利用主成分分析法消除多重共线性,构建了汽车物流经济动因模型。采用国际货币基金组织公布的2023-2028年中国GDP数据,使用经济动因模型进行预测,获得汽车销量预测值。计算结果显示,模型预测值与实际销量之间具有高度的数据拟合度;采用不同模型进行对比预测,误差小于1.5%,均验证了汽车物流经济动因模型的有效性。研究结果一方面揭示了汽车物流发展内部的经济驱动作用,另一方面通过可及时获取的经济数据预测未来汽车销量,以汽车销量反推对应的汽车运输需求量,得到合理的汽车需求预测结果,为提前制定符合汽车物流需求的运输决策提供数量依据。

关键词：汽车物流经济动因运量预测主成分分析法铁路运输

基于线性回归模型的铁路客运量预测与实证分析

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智慧轨道交通 2024年第3期61卷 102-105,114页

作者：王家俊中铁第五勘察设计院集团有限公司郑州分院河南郑州450001

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... 详细信息

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。

关键词：铁路客运量线性回归模型 EViews软件运量预测模型检验

平陆运河直接腹地港口货运量预测及运河效益分析

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商业经济 2024年第5期 93-96页

作者：张晓延朱芳阳北部湾海洋发展研究中心广西钦州535011 北部湾大学经济管理学院广西钦州535011

平陆运河是西部陆海新通道的重要组成部分,是广西发展向海经济至关重要的基础工程,同时也担任着综合广西各基础设施网络于一体的角色。以运河腹地港口为媒介,定量分析预测运河航道直接腹地港口吞吐量,以期为平陆运河建成通航后的货运需... 详细信息

平陆运河是西部陆海新通道的重要组成部分,是广西发展向海经济至关重要的基础工程,同时也担任着综合广西各基础设施网络于一体的角色。以运河腹地港口为媒介,定量分析预测运河航道直接腹地港口吞吐量,以期为平陆运河建成通航后的货运需求提供参考;从经济与生态两个角度入手,定性分析运河建成后的经济效益与生态效益,从而助力将广西北部湾港打造成为内通外畅、连江接海的国际门户港。

关键词：西部陆海新通道平陆运河运量预测效益分析

新环保形势下绍兴港诸暨港区水运运量预测研究

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中国水运 2024年第6期 19-21页

作者：吕柯南张蕾浙江数智交院科技股份有限公司浙江杭州310030

通过对绍兴港诸暨港区水运货源相关行业进行调研,结合诸暨市经济产业发展情况,将实际情况与货物吞吐发展趋势相结合,对诸暨港区未来的港口吞吐量进行综合分析及预测。为之后诸暨港区的总体规划提供相应的支持。

关键词：运量预测诸暨港区新环保形势

基于双层次正交神经网络模型的铁路客运量预测

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中国铁道科学 2010年第3期31卷 126-132页

作者：汪健雄刘春煌单杏花朱建生中国铁道科学研究院电子计算技术研究所北京100081

针对传统BP神经网络模型存在的计算效率和泛化能力低的问题,采用双层次特征分析方法对铁路旅客发送量统计数据的时间特征进行分析,提取出日趋势特征、月趋势特征、日周期性特征、月周期性特征、春运-暑运特征和黄金周-小长假特征作为模... 详细信息

针对传统BP神经网络模型存在的计算效率和泛化能力低的问题,采用双层次特征分析方法对铁路旅客发送量统计数据的时间特征进行分析,提取出日趋势特征、月趋势特征、日周期性特征、月周期性特征、春运-暑运特征和黄金周-小长假特征作为模型的输入变量,建立双层次的BP神经网络模型,然后根据Gram-Schmidt正交化定理对双层次BP神经网络模型进行改进,在隐含层的输出采用Gram-Schmidt变换增加投影层,从而得到双层次正交神经网络模型。该模型包括2个相对独立的网络模型,1个用于处理客运量日数据,另1个用于处理月数据,2个网络模型的输出经过合成,最终得到客运量的预测结果。模型的应用证明,在铁路客运量预测中双层次正交神经网络模型比传统的BP神经网络模型更为有效。

关键词：铁路客运量运量预测双层次正交化神经网络模型

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基于径向基神经网络的铁路货运量预测

铁道学报 2006年第5期28卷 1-5页

作者：刘志杰季令叶玉玲耿志民同济大学沪西校区交通运输管理工程系

货运量预测是铁路运输部门一项重要工作，因此，关于铁路货运量预测理论和方法的研究一直是一个热点。但是，铁路货运量受多种因素影响，且各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述。本文采用径向基函数（RBF）神经... 详细信息

货运量预测是铁路运输部门一项重要工作，因此，关于铁路货运量预测理论和方法的研究一直是一个热点。但是，铁路货运量受多种因素影响，且各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述。本文采用径向基函数（RBF）神经网络对货运量进行分析及预测。通过对1989～2002年全国铁路货运量的历史数据分析处理后，得到铁路货运量增长量的时间序列，将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射，引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近。对网络进行学习与训练仿真实验后，用2003～2004年的增长量进行模型检验，并与BP神经网络、灰色预测模型预测结果进行对比，结果表明，应用RBF神经网络对铁路货运量进行短期预测预测精度更高、效果更好。

关键词：神经网络铁路运输运量预测 RBF算法 BP算法

基于腹地集装箱生成量分配的海铁联运运量预测方法研究

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铁道学报 2007年第2期29卷 14-19页

作者：张戎闫攀宇同济大学交通运输工程学院上海200092

通过分析海铁联运运量的影响因素,提出基于集装箱货值的改进生成系数法来预测海运进出口集装箱内地生成量;采用多项Logit模型建立运输链选择模型,分析运输费用、运输时间和服务质量对运输链市场份额的影响,并预测腹地至港口各条运输链... 详细信息

通过分析海铁联运运量的影响因素,提出基于集装箱货值的改进生成系数法来预测海运进出口集装箱内地生成量;采用多项Logit模型建立运输链选择模型,分析运输费用、运输时间和服务质量对运输链市场份额的影响,并预测腹地至港口各条运输链未来年份的市场份额;引入空重箱比例将重箱数量换算为运量。本文以陕西省为例,预测2010年陕西至上海海铁联运运量。分析表明,运输链市场份额对运输费用最为敏感,其次是服务质量和运输时间。

关键词：海铁联运运量预测改进的生成系数法 Logit模型运输链集装箱运输

铁路货运过江通道运量预测研究分析——以新长铁路为例

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运输经理世界 2022年第5期 154-156页

作者：刘孝文中铁上海设计院集团有限公司上海200070

为了解决新长铁路部分区段能力趋于饱和的问题,提高运输效率,新长铁路考虑与盐泰锡常宜铁路共用江阴第三通道过江。首先,分析京沪铁路、新长铁路和沪苏通铁路三处铁路货运过江通道功能分工,合理确定各过江通道吸引范围;其次,结合路网均... 详细信息

为了解决新长铁路部分区段能力趋于饱和的问题,提高运输效率,新长铁路考虑与盐泰锡常宜铁路共用江阴第三通道过江。首先,分析京沪铁路、新长铁路和沪苏通铁路三处铁路货运过江通道功能分工,合理确定各过江通道吸引范围;其次,结合路网均衡性和通道运输能力检算,采用“初次分配-再分配”方法预测新长铁路的通过运量,包含合理分配的通过运量及分流相关通道的转移运量;最后,结合新长铁路沿线地方货运过江需求,得到新长铁路过江通道货运量预测结果,为新长铁路过江通道建设及货运能力提升提供依据和参考。

关键词：新长铁路铁路货运过江通道运量预测

基于EMD-SARIMA模型的铁路商品汽车运量预测

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物流技术 2022年第7期41卷 87-91页

作者：张旭宁中铁特货物流股份有限公司北京分公司北京100071

针对铁路商品汽车月度运量时间序列呈现非平稳、季节性波动等特征,结合经验模态分解(EMD)方法建立了一种新的SARIMA时间序列预测模型。首先利用EMD将时间序列分解成多个相互独立且相互平稳的分量。然后分别对各个分量建立相对应的SARIM... 详细信息

针对铁路商品汽车月度运量时间序列呈现非平稳、季节性波动等特征,结合经验模态分解(EMD)方法建立了一种新的SARIMA时间序列预测模型。首先利用EMD将时间序列分解成多个相互独立且相互平稳的分量。然后分别对各个分量建立相对应的SARIMA时间序列模型,去除噪声分量。最后进行数据重构,将重构后的数据再进行SARIMA建模,以实现铁路商品汽车月度运量预测。预测结果显示,建立的EMD-SARIMA模型有着很高的预测精度,能够学习获取时间序列铁路商品汽车月度运量的成长过程及发展趋势,挖掘其周期性变化规律,为解决铁路商品汽车物流高质量发展过程中面临的问题起到重要的参考作用。

关键词：铁路商品汽车运输运量预测经验模态分解 SARIMA模型

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