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铁路货运量组合预测模型的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
铁路货运量预测作为铁路运输生产的基础工作之一,是铁路运输企业制定正确市场营销战略的前提条件。传统的预测方法已经不能适应日益复杂的运量预测需要,因此借鉴国内各种运输方式的运量预测方法,并与铁路的特点相结合,提出适应我国铁路情况的多种预测方法相结合的组合预测模型体系和方法,并通过实例计算,得出2003年—2005年铁路货运量的预测结果。 相似文献
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基于广义回归神经网络的铁路货运量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对BP神经网络预测存在局部极小缺陷和收敛速度慢的问题,提出基于广义回归神经网络(GRNN)的预测模型。基于我国1999—2008年铁路货运量的历史统计数据,应用GRNN模型和混沌BP神经网络模型对铁路货运量进行预测。通过两种预测模型的计算结果比较说明,GRNN模型具有良好的收敛性和较高的精度,而且模型结构简单、计算速度快,具有良好的实用性。 相似文献
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<正>推动长江经济带发展,是党中央作出的重大决策。充分发挥好铁路大运量、高时效、绿色的比较优势,研究沿江货运铁路通道分工,对支撑沿江综合交通运输体系具有重要意义。笔者以川渝东出货运为切入点,分析东出货运需求趋势,研究铁路通道构成及分工,预测铁路货运需求,为缓解长江黄金航道运输压力、支撑长江经济带高质量发展提供有力支撑。 相似文献
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铁路运输与经济发展水平的协整分析 总被引:4,自引:0,他引:4
基于河南省改革开放以来的时间序列数据,发现铁路运输和经济发展水平等因素之间存在着协整关系,各变量实现了同步增长,从而经济系统具有长期稳定均衡。进一步的向量误差修正模型显示,近年来铁路运输发展水平使当前经济系统正在以日渐加快的速度偏离既有长期均衡。 相似文献
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铁路货运量的时间序列预测可以看为一个从输入到输出的非线性影射。神经网络尤其是BP神经网络,被广泛用于非线性逼近问题。但是,BP算法训练神经网络速度慢、易陷入局部极值。而模拟退火算法(SA)具有很好的全局寻优性。因而提出混合优化策略,即将反向传播算法(BP)和模拟退火算法(SA)结合起来训练神经网络,来实现铁路货运量的时间序列预测。与单纯的BP算法比较,数值计算结果表明BP-SA混合优化策略具有较高的速度和精度。 相似文献
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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。 相似文献
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2021年,全路货运系统深入推进运输结构调整,大力实施以货补客,深化货运组织改革,高站位完成重点物资保供任务,高质量完成多式联运发展目标,货运服务质量和信息化水平进一步提升,货运安全管理进一步强化,货运安全局面持续稳定。2022年,全路货运系统要抢抓机遇、担当作为,深入开展货运安全专项整治、强化货运专业管理基础、扩大“公转铁”工作成效、加快集装箱多式联运发展、促进专业物流稳步增量、服务“一带一路”建设,在全面深化基础管理、持续推进运输结构调整、优化“一带一路”铁路运输组织、持续深化货运组织改革、强化队伍建设和监督检查上取得新成效,奋力推动铁路货运高质量发展。 相似文献
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运用运输经济学和区域经济学的相关理论,从缓解运输紧张状况、节约旅行时间、促进经济一体化、带动高新产业和第三产业发展等方面,探讨京津城际铁路的优势及其对区域经济的影响机理。采用有无对比法,通过建立数学模型,对京津城际铁路的区域经济影响进行定量实证评价。 相似文献
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基于傅里叶级数预测模型,以我国2004—2009年铁路客运量为数据基础,通过将时间序列划分为趋势性与季节性部分,分别采用最小二乘法与傅里叶级数法对两者进行拟合,应用Matlab软件编程,求出预测模型,并进行客运量预测。通过对预测结果的误差分析,结果表明:采用傅里叶级数预测法预测我国铁路客运量的效果较好。 相似文献
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基于灰色预测模型的铁路客运量预测研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在介绍灰色预测基本原理和算法的基础上,应用灰色预测理论开发了基于MATLAB的铁路客运量预测程序,主要功能是以交互的方式输入数据,动态输出显示模型曲线图形和方程。通过建立株洲站旅客发送量的灰色预测模型,说明利用灰色模型预测铁路客运量具有良好的精度,可以为客流组织提供依据。 相似文献