再论运输需求

运输需求是研究运输经济理论的基点,将运输需求界定为"一切有利于国民经济及社会发展的对人与物的位移的需要"的观点引发了对运输需求理论的争论,但这种认识具有片面性.通过对运输需求内涵的理解和对运输供需结构性失衡的原因分析,指出运输需求预测应坚持动态的、发展的观点,运输业发展应在政府指导下充分发挥市场机制的主导作用.     

大型综合客运枢纽换乘需求预测研究

在综合客运枢纽的规划设计中,科学的换乘需求预测至关重要.通过分析综合客运枢纽换乘关系和换乘需求预测结果形式,提出基于比较完善基础资料条件下的换乘需求预测方法--两大步骤法,并以成都沙河堡综合客运枢纽为例,验证了方法的有效性和可操作性.     

推进铁路旅客运输科学发展的思考

铁道部党组明确提出铁路科学发展的总体思路,在转变运输发展方式、优化运输组织、提升服务质量等方面采取了一系列创新措施,推动铁路运输工作加快走上科学发展的轨道。对此提出坚持市场需求导向,科学打造客运产品;更新客运理念,创新营销方式;秉承旅客至上原则,提升客运服务品质;优化运力资源配置,实现运输效率最大化;重视人才培养,提高职工素质等推进铁路旅客运输科学发展的思路。     

基于灰色——马尔可夫链的军队油料保障需求组合预测研究

油料保障需求预测并不是最终目的，其作用和价值在于为油料保障决策提供科学可靠的依据，谋求最佳军事经济效益。正确的预测军队油料保障需求有利于有计划的组织油料运输，实施油料补给，筹划油料保障力量；有利于针对不同作战规模、作战样式，优化油料储备规模，合理配置油料储备，高效利用油料保障资源。笔者引入灰色——马尔可夫链组合预测方法，并以某部队油料保障需求历史数据为基础，     

铁路行包运量预测模型研究

铁路行包运量预测是以运输需求和内部供给为导向,综合考虑各种影响因素,对行包运量现状和发展的正确把握.探讨利用人工神经网络结合主成分分析的方法,建立铁路行包运量预测模型,解释并预测行包专列开行后铁路行包运量的增长趋势.实例分析的仿真结果表明,采用主成分分析法的广义回归神经网络模型结构简洁、预测精度高、收敛速度快,对相关铁路部门和企业的决策具有参考意义.     

基于兰彻斯特模型的军用油料需求系数标准预测

系数标准预测法是传统的军用油料需求预测方法,在实际中应用最多。传统的系数标准预测法一般给定用油装备的损失系数,或者不考虑用油装备的损失。为了提高军用油料需求预测的精度,本文引入多装备兰彻斯特对战模型,动态预测战争过程中用油装备的损失情况,进而对军用油料需求进行预测,以提高军用油料需求预测的精度。     

基于不同运输方式服务水平变化的运量预测方法研究

在路桥通道运量预测方法中引入了MD模型 ,对模型中的有关概念、假设、原理进行了定义和分析 ,讨论了需求潜在化实现率、旅行总支付及运输方式选择的机理 ,提出了MD模型与传统运量预测模型结合进行通道运量预测的方法和思路     

对城市交通规划中交通需求预测的研究

交通需求预测工作为交通建设项目的前期规划奠定了基础。通过对交通需求预测与城市交通规划关系的论述,分析交通需求预测的准确度与可信度,说明交通需求预测的重要性。指出当前交通需求预测工作存在的问题,提出提高交通需求预测的认知度、加强影响因素的分析和开展项目后评估等建议。     

运输产品市场份额预测模型的研究

运输产品市场份额预测是对运输企业或全社会各种运输方式及其运输产品市场需求和产品服务水平的量化分析。进行运输产品市场份额预测是运输企业制订市场营销策略的重要基础之一。为此，研究了运输产品市场选择的用户效用极大化原理，建立了运输产品服务水平量化标定效用函数；根据运输产品服务水平效用函数的特点，建立了分对数（Logit)运输产品市场份额预测模型及其标定方法；并通过实例，验证运输产品市场份额预测理论和方法的可行性。     

一年之计在春运

2012年春运，与往年相比，几乎提前了一个月。广东省汽车运输集团有限公司密切关注和预测2012年春运形势，未雨绸缪，全力以赴送乘客“温馨回家”。省汽运集团在去年12月初已经做好春运形势预测和分析，随时为春运回家的乘客做好服务准备。