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[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] 统计研究
[作者]
夏南新
The underground economy, which is an anti order phenomenon in the life of social economy, is indirectly estimated from whole social freight traffic that will be helpful to knowing the real scale of the national economy of China.
关键词：
地下经济 估测 货运量
[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]
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]
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]
齐兴敏 徐海 段晨 樊锐
首先运用灰色关联分析法对襄阳市货运量及其影响因素进行分析,得出影响襄阳市货运量变化的主要因素有地区生产总值(GDP)、第二产业产值、第三产业产值、全社会交通运输行业固定资产投资、进出口总值、社会消费品零售总额和人均GDP,然后将这些因素作为遗传神经网络的输入神经元,建立物流货运量预测的遗传神经网络模型,并对其进行训练;最后用训练好的模型预测2017-2019年襄阳市物流货运量。结果显示,基于灰色关联分析的遗传神经网络模型预测的平均相对误差为0.215 3%,预测精度较高,在物流货运量预测方面具有一定的参考价值。
[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] 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
[期刊] 物流技术
[作者]
詹斌 吕腊梅 黄馨
由于仅采用单一模型进行预测很难得到有效的预测结果，为了充分利用各种预测方法所提供的信息，规避单一模型的局限性，尽可能科学有效地预测公路货运量，在多元线性回归模型、二次指数平滑法以及ＧＭ（１，１）模型这三种单一模型的基础上，建立基于熵权法确定权重的组合预测模型。实证结果表明，与单一的预测方法相比，组合预测模型能够降低单一模型的预测风险，减少预测的系统误差，提高预测精度，具有较好的实用价值。
关键词：
公路货运量 熵权法 组合预测
[期刊] 物流技术
[作者]
丁涛 植链 郭琦 王丽铮 金雁 王帆
首先分析了区域经济发展、产业结构与过坝货运量三者之间的联系,然后宏观介绍了长江流域经济发展和产业结构现状,并建立基于GA-SVM的预测模型,将经济发展及产业结构各项指标进行模型训练后,对三峡过坝货运量进行预测,并分析了产业经济发展对货运量的影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张冠东 杨琛
数据会因属性不同而被分别记录，但是这些数据具有时空上的相关性，因此他们可以被归为同一种类进行分析，文章在长短时记忆网络(LSTM)的基础上，提出多维LSTM预测模型对同一类型不同属性的数据进行同步预测。和传统的一维数据预测方法相比，多维LSTM预测模型的优势在于其在预测的同时能够反映不同种类数据之间的关联性。货运量数据（铁路、公路和民航）实验的结果表明，多维LSTM的预测结果优于向量自回归模型。
关键词：
LSTM 向量自回归 货运量 预测
[期刊] 工业技术经济
[作者]
戚铭尧 杨坤河 缪立新
现有货运量预测模型大多未考虑货运交通成本及与之相关的政策因素的影响,导致许多货运量预测结果与实际值偏差较大,对诱增货运量预测不足。本文回顾了现有货运预测模型,并简要分析其优劣和适用范围,进而提出基于可计算一般均衡(CGE)的货运量预测模型。利用该模型对重庆市的货运量进行预测模拟,并与其它模型进行比较,结果表明本模型具有更好的预测效果。
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