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[期刊] 统计与决策
[作者]
李红娟 卢天哲 祝汉灿
货运量是典型的非线性数据，并且存在季节特性，基于此，文章根据全国货运季节波动规律，采用季节分解的方法对货运量数据进行分解，针对分解后数据特征建立SAO-LSSVM-MA模型进行预测，以2000年1月至2019年5月、2000年1月至2020年5月的数据作为训练集，2019年6月至11月和2020年6月至11月的数据作为测试集进行预测，并通过建立VAR模型进一步分析货运方式之间的动态关系。结果显示：所建模型精度明显高于LSSVM和ARIMA模型；公路货运量对民航货运量、水路货运量、铁路货运量影响都较大，四种货运方式之间不仅存在拉动作用，还存在竞争关系。
[期刊] 物流技术
[作者]
胡洁琼 李珍萍
为提高货运量预测方法的精确度,提出一种基于时间序列的预测方法。采用"专家建模",使得系统能够自动为时间序列查找拟合最好的模型,简化了预测过程和建模速度。根据国家统计局提供的我国2009年1月至2013年3月全社会货运量的月度统计数据,利用提出的建模方法,对2013年4月至12月的全社会铁路、公路、水路、民航以及总的货运量进行预测分析,为我国制定物流发展计划,为分析我国物流市场态势提供定量数据,并分析了该"专家建模"模型的有效性和可行性。
[期刊] 物流技术
[作者]
丁涛 胡裕 王丽铮 金雁
为了对乌江干流货运量及货运结构进行准确预测，首先采用产销平衡分析的方法，对乌江干流腹地的主要货种产量和待运量进行预测，然后根据乌江货运量占贵州省货物水运量的比重基本稳定的预测思路，建立组合预测模型对乌江水运量进行预测，得到预测通过能力下的乌江干流货运量和货物结构。预测结果表明，乌江航道必须考虑翻坝运输才能解决乌江航道上通航设施通过能力不足的瓶颈问题。
[期刊] 物流技术
[作者]
张福玲
介绍了GM(1,1)模型的原理及运算过程,根据陕西省2007-2013年的货运量统计数据,建立GM(1,1)模型,用数值实证了模型的有效性,并据此对陕西省未来几年的货运量进行了预测。
关键词：
货运量 GM(1,1)模型 预测 陕西
[期刊] 物流技术
[作者]
刘喜明
采用定性分析方法确定物流货运量的影响因素,基于线性回归方法建立数学模型。采集延安市货运量相关数据,根据2001-2008年数据确定模糊回归系数A,对2009-2012年公路物流货运量进行计算,并采用实际数据与其他三种预测方法进行验证。结果表明:线性回归数学模型对物流货运量进行预测精确度高,误差较小。
[期刊] 物流技术
[作者]
胡仲达 张培林 卢文昌 曹莹 张佳楠
针对长江中游水路货运量发展预测问题,研究长江中游水路货运量及其影响因素动态变化的定量关系,为长江中游干线货运量预测提供依据。建立长江中游水路货运量、国民经济及运输结构的VAR模型,研究三者之间的动态关系,并通过Johansen协整检验、Granger因果关系和脉冲函数分析,得到结论:长江中游水路货运量与GDP及运输结构存在长期均衡关系,GDP和运输结构是引起长江中游水路货运量变化的Granger原因,GDP对长江中游水路货运量的影响大于运输结构的影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
白杨 李卫红
论文通过构造缓冲算子,对中国国际航空货运量的原始数据进行弱化处理,有效减少了原始数据的随机性,以此为基础建立GM(1,1)模型进行预测。取得的数据结果比较准确地反映了我国国际航空货运发展的趋势,从而为我国国际航空货运发展的政策制定提供有力依据。
关键词：
航空货运 灰色系统 预测
[期刊] 物流技术
[作者]
郑春伟 林丽华 田瑞
采用回归分析法和灰色预测法建立呼和浩特市公路货运量预测模型，再利用Ｍａｔｌａｂ软件编程计算出预测结果，并与历年真实数据对比。最后采用两模型的组合，预测了未来３个特征年呼和浩特市公路货运量。
[期刊] 物流技术
[作者]
潘开灵 尤佳滢 贾向南
建立了航空货运量的灰色－权马尔可夫预测模型，以灰色ＧＭ（１，１）对航空货运量进行预测，并根据历史数据的拟合结果划分出马尔可夫状态，再以权马尔可夫链进行短期状态预测，进一步修正灰色预测结果。实例结果显示，该模型较灰色ＧＭ（１，１）预测准确性更高，能反映出航空货运量的随机波动，适合于地区航空货运量的预测。
关键词：
灰色预测 马尔可夫 航空货运量 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴婷 肖健华
文章针对交通货运发展呈现出的高度的非线性、耦合性和时变性,提出了基于支持向量机的货运量智能预测方法。介绍了核方法在处理非线性、不确定性和不精确性数据上存在的优势,并在此基础上,建立了基于支持向量回归货运量智能预测模型。以我国近年来的交通货运量作为应用对象,验证了基于该模型的有效性。
关键词：
核方法 支持向量回归 预测 交通货运量
[期刊] 统计与决策
[作者]
周程 施文 马士华
文章针对传统预测方法从货运量数据整体层面建模,难以充分捕捉货运量的复杂关联特性,存在因线性和非线性成份相互干扰而预测失真的难题,引入一种先分解后集成的预测策略。首先将原始货运量分解成线性子序列和非线性子序列,利用线性回归模型预测线性成份,并构建了一种基于时空调整策略改进的PSO算法,优化BP神经网络,进而预测货运量非线性成份,选用相加集成得最终预测值。仿真测试和预测实例表明,基于先分解后集成的预测方法弱化了货运量中线性成份与非线性成份之间相互干扰,降低了原始问题的复杂度,提高了预测性能,可作为一种有效货运量定量预测方法。此外,粒子群时空调整策略是一种有效的PSO改进方法,与传统BP模型和标准PSO-BP模型比较,基于时空调整策略改进PSO-BP模型具有收敛快和预测精度高的优点。
[期刊] 物流技术
[作者]
高洪波 马素萍
为了科学、准确地预测铁路货运量,首先基于分形插值理论,研究了铁路货运量动态变化的拟合仿真模型,探讨得出了基于分形插值的具有外推功能的铁路货运量预测方法。其次通过一个实例,进一步验证了铁路货运量变化具有较好的分形特征。最后,基于分形插值对铁路货运量进行了拟合仿真并对未来时间点铁路货运量进行了预测。实证分析表明,采用这种方法构建的铁路货运量拟合仿真模型及外推预测方法能较好地描述铁路货运量变化的分形性特征,具有便于编程、符合客观实际、与实际铁路货运量吻合度高等优点。
关键词：
分形插值 铁路货运量 拟合仿真 预测
[期刊] 物流技术
[作者]
曹艳国 吴凤平
公路货运量预测是公路货运管理和决策的一个重要前提,在二次曲线模型和一元线性回归模型的基础上,以预测有效度确定了组合预测模型的权重,并采用了五个误差指标评价了单项预测模型和组合预测模型,最后得出组合预测方法合理有效的结论。
关键词：
公路货运量 组合预测 误差指标
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张仙 戴家佳 余奇迪
我国铁路货运量易受天气、节日和市场需求等众多因素的影响,使得铁路货运量具有周期性和波动性,预测难度高。本文综合考虑铁路货运量序列线性和非线性特征,建立SARIMAPSO-ELM组合模型以提升预测的精度。首先使用SARIMA模型对我国铁路货运量序列进行预测,其次对SARIMA模型预测的残差建立PSO (粒子群优化)算法优化的ELM (极限学习机)预测模型,最后将两模型的预测值相加得到SARIMA-PSO-ELM组合模型的预测结果。组合模型预测的平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别是0.0129、0.35%,相较于SARIMA和PSO-ELM两种模型其预测精度更高。
[期刊] 物流技术
[作者]
段力 王开鹏 刘聪健 王孙超
首先论述了传统铁路货运量预测方法的不足,然后介绍了广义回归神经网络预测模型以及将数据输入基于广义回归神经网络预测模型之前,采用数据筛选和模糊聚类相结合的特征选择方法,最后以广州为例,对该方法进行了验证。
关键词：
铁路货运量 预测 特征选择 神经网络
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