货运量预测方法及应用研究
组合预测方法在公路运输量预测中的应用研究
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔａ ｉｇ ｔ ｅｈｇ ｗａ ｒ ｉｈ ｏｕ ｏ ｅ ａ ｔｎ ｆ ｉ ｎＰｒ ｖｎ ｅａ ｎ ｅ ａ ｌ ，ｔ ｅ ｋｎ ｈ ｉｈ ｙ ｆｅｇ ｔｖ ｌｍｅｆ ｒ ｃ ｓｉ ｇｏ ｌ ｏ ｉｃ ｓａ ｘ ｍｐ ｅ ｈ Ｊｉ
王 俊 波
（ 通 运 输 部 科 学 研 究 院 ， 京 １０ ２ ） 交 北 ００ ９
摘
要： 以吉林省公路货运量 预测为例 ， 在现有文献研究 的基础 上 ， 引入 了基于广义逆矩 阵的变权组合预测模
பைடு நூலகம்
型， 在经过理论验证 的基础上 ， 通过运用补充新息 、 二次循环迭代等方法克服 了原有方法在实际预测 出现 的数
ｈ ｇ ｗａ ｒｉ ｈ ． Ｉ ｉ ｈ ｆｔ ｅ ｒ ，ｔ ｅｄ ｔ ｉｔ ｒｉｎｉ ｈ ｃｕ ｌ ｒ ｄｃ ｉｎ ｏ ｈ ｒｇ ｎ ｌ ｉｈ ｙ ｆｅｇ ｔ ｎ １ ｔｏ ｈ ｏ ｙ ｈ ａａｄ ｓｏ ｔｏ ｔ ｅａ ｔ ａ ｅ ｉｔ ｆｔ ｅｏ ｉ ｉａ ｇ ｎ ｐ ｏ
ｍ ｅｈ ｄ ｗａ ｏ ｒ ｃｅ ｙ ｍ ｅ ｎ ｆｔ ｅａ ｐ ｉａ ｉｎ ｏ ｅ ｉ ｔｒ ｓ ｎ ｅ ｏ ｄ ｒ ｉｃ ｌｔｎ ｔ ｏ ｓｃ ｒｅ ｔ ｄ ｂ ａ ｓｏ ｈ ｐ ｌ ｔｏ ｆｎ ｗ ｎ ｅｅ ｔａ ｄ ｓ ｃ ｎ ａ ｙ ｃｒ ｕ ａｉ ｇ ｃ ｉｅ ａｉ ｎ Ｔｈ ｅ ｉｍ ｎ ｏ ｇ ｐ ｅ ｉｔｏ ｓｗｅ ｅｃ ｒ ｉｄ ｏ ｔａ ｄ ｃ ｅ ｋ ｄ ａ ａｎ ｂ ｏ ｔａ — ｔｒｔ ． ｏ ｅｍ ｄｕ ａ ｄ ｌ ｎ ｒ ｄｃ ｉｎ ｒ ａ ｒｅ ｕ ｎ ｈ ｃ ｅ ｇ ｉ ｙ ｃ ｎ ｒ ｓ
铁路客货运量预测方法
铁路客货运量预测技术一般可分为三类：定性分析预测技术、定量分析预测技术以及两者相结合的综合预测技术。
定性分析预测技术，通常指那些凭经验判断的预测，一般是在缺少且难以获得进行定量分析所必需的资料的情况下采用，它侧重于研究与推断预测对象未来发展的趋势和性质，其预测质量，主要取决于参与人员的专业知识和经验。
定量分析预测技术，是指以已经掌握的历史资料作为基础，建立适当的数学模型，对未来的运量做出测算的技术。
其特点是有明显的数量概念，侧重于研究测算对象的发展程度（包括数量、时间、相关因素的比值，发展过程等）。
（四阶段法：出行发生、出行分布、出行方式划分、出行分配）
定量预测或定性预测，各有其长处和一定的局限性，实际应用中往往需要把定量预测和定性预测方法相结合，即定量预测在定性分析的基础上进行，而定性预测也采用一定的定量分析方法，以提高预测结果的准确性。
因此，综合预测技术是客货运量预测经常采用的方法。
基于大数据的货运量预测模型研究
基于大数据的货运量预测模型研究随着经济全球化的深入发展，货运行业逐渐成为各国物流产业链中重要的一环。
如何有效地预测货运量，对货运企业和物流行业的决策提供合理依据，成为一个迫切需要解决的问题。
随着大数据技术的不断发展，利用大数据技术构建货运量预测模型逐渐成为实际需求。
一、基于大数据技术的货运量预测模型构建1. 数据收集和处理货运量预测需要依赖大量的数据进行分析和预测，数据来源可以是各种货运平台的交易记录、交通运输部门的运输情况、气象部门的天气数据等多种数据。
在数据收集后，需要进行数据清洗和预处理，去除无用数据和异常数据，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 特征选择和提取货运量的预测需要依赖多个因素进行综合分析，如货物种类、发货地点、目的地、季节、天气等多个因素。
在特征选择和提取过程中，需要选择潜在影响因素进行分析和建模，以提高货运量的预测精度。
3. 模型构建和训练在特征提取和选择后，需要采用合适的机器学习算法进行模型构建和训练。
目前常用的算法有线性回归、决策树、随机森林等。
模型的选择需要根据数据的特征和预测精度要求进行选择。
二、基于大数据技术的货运量预测模型应用1. 运输管理基于货运量预测的模型可以帮助运输企业对货源、达成率、成本、毛利等进行分析，从而提高运输效率和降低成本。
通过货运量预测模型的应用，运输企业可以更好地制定运输计划、调整运输策略、优化运输流程。
2. 预警和安全基于货运量预测模型可以实现对货物运输过程中问题的及时预警，从而在出现异常情况时及时采取相应措施，确保货物安全。
此外，应用大数据技术可以实现对货物流动过程的实时监测，提高货物运输的安全性和可靠性。
3. 市场营销基于货运量预测模型，可以对市场需求进行分析预测，这为企业的销售管理和市场营销策略提供了科学依据。
通过货运量预测模型的应用，企业可以更好地预测市场的发展趋势、制定合理的营销策略、提升竞争力。
三、基于大数据技术的货运量预测模型存在的问题和挑战1. 数据安全大数据的分析和应用需要大量的数据支持，但数据的安全性和隐私性也同时成为一个重要问题。
基于机器学习的航空货运量预测与优化研究
基于机器学习的航空货运量预测与优化研究航空货运量的准确预测与优化，对于航空货运公司和相关行业具有重要意义。
机器学习技术的发展为航空货运量的预测提供了新的方法和工具。
本文将探讨基于机器学习的航空货运量预测与优化研究。
一、引言航空货运业是全球贸易和物流链中的重要组成部分。
准确预测航空货运量对于航空公司的运营决策、资源配置和市场营销具有重要意义。
同时，通过优化航空货运量，可以实现运输成本的最小化和运输效率的最大化。
二、机器学习在航空货运量预测中的应用1. 数据收集：机器学习的预测模型需要大量的数据进行训练。
航空货运公司可以通过收集自己的历史数据和外部数据来构建一个完整的数据集。
2. 特征选择：在机器学习的预测模型中，选择合适的特征对于预测结果的准确性至关重要。
航空货运量的预测可以考虑时间、季节性、经济指标等多个特征。
3. 模型选择：根据不同的航空货运预测问题，可以选择适合的机器学习模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。
同时，也可以结合多种模型进行集成学习，提高预测的准确性。
4. 模型训练与优化：利用历史数据对机器学习模型进行训练，并通过优化算法来调整模型参数，提高预测准确度。
三、基于机器学习的航空货运量预测研究案例以某航空货运公司为例，假设公司希望预测未来一个月的航空货运量。
公司首先收集了过去几年的航空货运数据，包括货物种类、航班时刻、货运航班数等特征。
然后，利用这些数据构建机器学习模型来预测未来一个月的货运量。
1. 数据探索与预处理：公司首先对数据进行探索性分析，了解数据的分布、缺失值等情况。
然后进行数据预处理，如处理缺失值、离群值等。
2. 特征选择与构建：根据数据的特点和业务需求，选择合适的特征进行模型构建。
比如，可以选择货物种类、起始地点、目的地等特征。
3. 模型选择与训练：根据预测问题的复杂程度和数据量的大小，选择合适的机器学习模型，并对模型进行训练。
比如，可以选择基于神经网络的深度学习模型进行预测。
弹性系数在公路货运量预测中的应用
弹性系数在公路货运量预测中的应用摘要：运输需求预测是公路网规划的基础，具有重大的社会意义和经济意义。
近年来公路货运市场规模不断扩大，公路的货运量和周转量逐渐上升，所以科学准确地预测公路货运量意义重大。
本文运用弹性系数分析预测法对杭州未来三年的公路货运量进行预测，分析弹性系数在预测中的适用性。
关键词：公路；货运量；弹性系数；预测引言历年数据显示，公路货运量正呈现稳中有升的态势。
2017年中国公路货物运输量为368.0亿吨，同比增长22.5%，公路货物运输周转量为66,713亿吨公里，同比增长9.0%。
货运在公路运输中比重的不断增大，意味进行公路货运量预测对公路建设规划意义重大。
本文选用弹性系数分析法对杭州未来公路货运量进行预测，并对预测结果进行分析。
1 弹性系数法弹性系数法广泛应用与研究经济发展和交通运输的关系，它是一种结合定量、定性分析的交通量分析预测方法。
通过确定运输指标变化与经济指标变化之间的比例关系—弹性系数来确定，从而在总体上把握未来交通运输的发展趋势。
本文选用货运量的增长率与区域生产总值增长率的比例关系作为弹性系数，用以衡量运输变动对经济变动的反应程度。
即有：2 实例分析本文选取杭州市2013-2017年货运量与生产总值历史数据，进行2018-2020年货运量的预测。
2.1弹性系数的确定弹性系数是交通增长率与国民经济发展增长率之间的比例关系，故其与社会经济的发展水平、地区特性、发展战略等有一定的关系。
因此弹性系数的确定应综合分析区域的历史、现状、发展趋势，通过研究该区域不同时期的弹性系数综合确定。
表1为2013-2017年间两个阶段的货运量对区域生产总值的弹性系数值。
一方面，研究表明，经济与运输的弹性系数在3-5年是相对稳定的，表1中的历史弹性系数对弹性系数的预测具有参考意义。
并且，随着近几年来长三角地区网络购物的飞速发展，公路货运增长率逐年上升，预计2018-2020年公路货运市场活力将继续释放，带动全市货运量不断上升。
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
随着国家经济水平的提高和物流行业的发展，公路货运量的重要性日益突出。
货运量
的预测对于物流企业的经营和管理至关重要，因此，本文基于ARMA模型对公路货运量进行预测。
首先，对数据进行了收集和整理。
本文所用数据为2010年到2019年间的公路货运量，包括总体和月度货运量数据。
通过数据的分析，可以看出公路货运量总体呈持续增长趋势，但增长速度有所减缓。
月度货运量呈现出季节性变化，夏季货运量相对较高，冬季货运量
相对较低。
接下来，进行了ARMA模型的建立。
ARMA模型是一种常用的时间序列预测方法，它结
合了自回归模型（AR）和移动平均模型（MA），是一种广义的自回归移动平均模型。
首先，对数据进行ADF检验，判断数据是否是平稳的。
然后，利用自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）对数据进行初步的识别和模型选择。
最后，根据部分自相关图（PACF）和自回归
方程、移动平均方程，确定模型的p和q值，并进行模型的拟合和检验。
最终，预测结果表明ARMA模型具有一定的预测精度。
总体货运量预测表明，未来几年中公路货运量将有所增长，但增长速度将逐渐放缓。
月度货运量预测表明，夏季货运量仍
将保持较高水平，冬季货运量预计将逐渐增加。
本文的研究结果可以为物流企业的运营和管理提供参考，对于对公路物流发展趋势有
一定的指导作用。
同时，此研究也为基于ARMA模型的货运量预测提供了一种有效的分析方法，为类似问题的研究提供了借鉴和参考。
铁路货运量的预测方法
铁路货运量的预测方法铁路货运量预测技术一般可以分为三大类，定性分析预测技术、定量分析预测技术以及两者相结合的综合预测技术。
定性预测分析技术，通常指那些凭经验判断的预测，一般是在缺少进行定量分析所必需的资料的情况下采用，侧重于研究推断预测对象未来发展的大体趋势和性质，其预测的精确度，主要取决于参与人员的专业知识和经验。
定量分析预测技术，是指以已经掌握的历史数据作为基础，建立适当的经济数学模型，对未来的运量做出测算的技术。
其特点是有明显的数量概念，侧重于研究测算对象的发展程度（包括数量、时间、相关因素的比值等）。
定量预测和定性预测，各有其长处和局限性，实际应用中往往需要把定量预测和定性预测方法相结合，即在定性分析的基础上进行定量预测，而定性预测也采用一定的定量预测分析方法，以提高预测结果的准确性。
因此，综合预测技术是货运量预测经常采用的方法。
1货运量的定性预测定性预测方法主要以专家为索取信息的对象，组织各方面专家运用专业方面的经验和知识，通过对过去和现在发生的问题进行综合分析，从中找出规律，对未来作出判断。
主要为专家预测法，该预测方法在缺乏足够的统计数据和原始资料的情况下，凭借专家的经验和判断能力，用系统的、逻辑的思维方法作出定量估价，从而预测未来。
该方法需要的数据少，能考虑无法定量的因素，比较简单易行。
花费的时间少，是应用历史较久的一种方法，至今在各类预测方法中仍占重要地位。
但这种方法在很大程度上取决于专家的实践经验和专业水平，存在片面性、准确度不太高的缺点。
只能作为货运量预测的一种辅助方法。
1.1专家个人判断预测方法（个人头脑风暴法）专家个人判断预测方法就是以“专家”的“微观智能结构”通过创造性思维来获取未来信息。
即依靠专家对预测对象未来的发展趋势及状况所做的个人判断进行预测。
这是一种由来已久的预测方法，并在有关领域专家个人的实际工作中自发进行。
优点是可以最大限度地利用个人的创造能力，不受外界环境的影响，没有心理压力，并且组织工作简单，预测成本低。
交通管理中的货运量预测与调度
交通管理中的货运量预测与调度随着全球化的发展和经济的不断增长，货物的运输需求也日益增加。
交通管理中的货运量预测与调度成为了一个重要的课题，它直接影响着货物运输的效率和经济效益。
本文将探讨货运量预测与调度的重要性，并介绍一些常用的方法和技术。
货运量预测是指通过分析历史数据和相关因素，预测未来一段时间内的货运量。
准确的货运量预测可以帮助交通管理者合理安排运输资源，提前做好准备，避免因运输资源不足或过剩而造成的浪费或延误。
而货运量调度则是根据预测结果，合理安排货物的运输路线、运输工具和运输时间，以最大程度地提高运输效率。
货运量预测的方法有很多种，其中一种常用的方法是基于时间序列分析。
这种方法通过对历史数据进行统计和分析，建立数学模型，预测未来的货运量。
另一种常用的方法是基于回归分析。
这种方法通过分析货运量与其他相关因素之间的关系，建立回归模型，预测未来的货运量。
除了这些传统的方法外，近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，一些新的方法也被应用到货运量预测中，例如基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
这些新的方法可以更准确地预测货运量，并且可以根据不同的情况进行优化和调整。
货运量调度的目标是在保证货物安全和运输效率的前提下，合理安排货物的运输路线和时间。
为了实现这一目标，交通管理者需要考虑多个因素，包括货物的类型、数量和重量，运输工具的可用性和运输成本，以及道路和交通状况等。
在实际操作中，交通管理者可以利用一些调度算法和技术来帮助他们做出决策。
例如，最短路径算法可以帮助确定货物的最佳运输路线，最优化算法可以帮助确定最佳的货物分配方案，而实时交通信息和智能交通系统可以帮助交通管理者实时监控和调整货物的运输计划。
除了货运量预测和调度，交通管理中还有一些其他的问题和挑战。
例如，货物的安全和防盗问题是一个重要的考虑因素。
交通管理者需要采取一些措施，如使用GPS跟踪技术和安全封条，来确保货物的安全和完整性。
此外，交通管理者还需要考虑环境保护和可持续发展的问题。
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析随着社会经济发展和市场化进程的推进，货物运输需求量迅速增大，公路货运业发展迅猛。
货车数量的增长，燃油价格的波动以及政策的调整都对公路货运量的预测和分析提出了更高要求。
为此，本文将基于ARMA模型对公路货运量进行预测和分析。
一、ARMA模型ARMA模型包括自回归（AR）和移动平均（MA）模型两部分。
自回归是指将时间序列的前m个值作为自变量，预测序列的第k个值；移动平均是指用时间序列中前m个观测值的平均数来预测序列的第k个值。
ARMA模型综合了这两种方法，可用于时间序列的建模和预测。
ARMA(p, q)模型可以表示为：$$ X_t = c + \sum_{i=1}^{p}\phi_iX_{t-i} +\sum_{j=1}^{q}\theta_j\varepsilon_{t-j} + \varepsilon_t $$其中，Xt为时间序列，c为常数，ϕi和θj为系数，εt为随机扰动项，p和q为滞后项的数量。
ARMA模型的建立需要确定p和q，可以通过自相关函数和偏自相关函数的图像或信息准则进行判断。
二、数据处理本文所用的数据为我国2010-2019年的公路货运量，数据来自国家统计局。
数据处理包括时间序列绘图、ADF检验、差分和白噪声检验四个步骤。
时间序列绘图显示了公路货运量呈现出逐年增长的趋势，但存在周期性波动。
ADF检验显示了取一阶差分后的数据是平稳性序列，即可以使用ARMA模型进行建模。
差分后数据的时间序列绘图显示了数据的波动性有所降低，但仍存在周期性波动。
白噪声检验显示了差分后的数据已经不存在自相关性和偏自相关性，属于平稳白噪声序列。
三、模型建立为确定ARMA模型的p和q值，本文采用了信息准则法。
信息准则法以模型的最大似然函数的对数值为基础，加上对模型自由度的惩罚项，从而综合考虑模型的拟合优度和复杂程度。
四、模型检验为了检验ARMA模型的拟合效果，需要进行残差的检验。
货运量预测
货运量预测为了在活源调查的基础上进一步定量地确定计划运量，还需要采用货运量预测技术和方法。
货运量预测是采用认得直观和数量方法为基础的手段，按照生产、流通、供应、销售和运输活动的规律，估计将来一定时期内计划运量和预测误差。
一般来说，货运量预测的目的可以分为：1.以研究增加和扩展生产设备的必要性和发展规模为目的。
2.以利用现有生产设备制定较长期的生产计划为目的。
3.以利用现有生产设备制定分品类的月度生产计划为目的。
按预测的内容，可分为发送量、到达量、周转量预测和平均运距预测。
对一个地区而言，有地区内部运量和地区间交流量预测，这些运量还要在不同运输方式和不同运输线路之间进行分配。
对运量构成而言，通常还要进行分品类别的预测。
预测的时限，一般可以分为短期（1～5年）、中期（5～10年）和长期预测（10年以上）。
有时根据需要，在短期预测中，进行一年中的季度、月度甚至旬间的运量预测。
无论何种预测,都表现为运量随时间序列的变动,一般可以分为以下三种类型:1.趋势变动,是指在长期的时间序列中,预测对象的数值朝一定方向持续上升或下降的状态。
2.周期变动,分为两种:一种是景气变动,即若干年内的不固定周期的波动;另一种称为季节性变动,即一年内为周期,在特定的月份乃至季节中达到高峰的变动。
3.不规则变动,又分为突然变动和暂时变动.所谓突然变动是无法预测的变动,如金融危机、政治动乱、自然灾害等的较大影响发生的变动。
暂时变动则是短期内各种影响因素随机变动的综合影响造成的不规则的变动。
暂时变动采用一定的数据处理技术方法还是可预测的。
在预测铁路货运量时,通常采用以下的方法:1.专家经验预测法.由于预测的不确定性因素很多,在难以采用数量方法推理预测的情况下,依靠专家的知识和经验进行判断和预测.这种方法虽然主观因素较多,但在实际工作中常常是有效的。
2.算术平均法.这种方法是利用过去不规则变动的需求时间序列,计算出算术平均值,作为将来继续不规则变动时的预测值.这是最简单的预测方法,计算式为: χt=⎺χ=（∑χi）/n——第t期的预测值；式中χt⎺χ ——算术平均值；χi ——第i 期的实际值； n ——数据项数。
运输需求预测模型研究与应用
运输需求预测模型研究与应用运输需求的准确预测对于物流行业的发展和运营决策至关重要。
随着全球贸易的不断发展和物流需求的不断增加，运输公司和供应链管理者需要一种可靠的方法来预测未来的运输需求，以便为客户提供高效的物流服务。
运输需求预测模型可以帮助物流公司根据历史数据和相关因素来预测未来的需求量。
这种模型可以使用各种数据分析和预测技术，如回归分析、时间序列分析和机器学习方法。
以下是一些常用的运输需求预测模型的介绍。
1. 回归分析模型：回归分析模型是一种常见的运输需求预测方法，它通过建立运输需求与各种影响因素之间的关系来进行预测。
这些影响因素可以包括季节性变化、经济指标和市场趋势等。
通过回归分析，可以确定各个因素的权重和影响程度，从而预测未来的需求量。
2. 时间序列分析模型：时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，它通过观察和分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征来进行预测。
在运输需求预测中，可以使用各种时间序列模型，如移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
这些模型可以帮助运输公司捕捉到运输需求的周期性和季节性变化，从而提供准确的预测结果。
3. 机器学习模型：机器学习是一种基于数据和模式识别的预测方法，它通过训练模型来学习和预测未来的需求。
在运输需求预测中，可以使用各种机器学习算法，如决策树、随机森林和神经网络等。
通过输入历史数据和其他影响因素，机器学习模型可以自动学习运输需求的规律和模式，并给出准确的预测结果。
运输需求预测模型的应用可以在各个层面上实现，包括运输公司的运营决策、供应链管理者的需求规划和资源配置等。
以下是一些典型的应用场景：1. 运力调度优化：通过运输需求预测模型，运输公司可以更准确地预测未来的货运量，从而优化运力的调度和资源的配置。
这样可以避免运力的浪费和过剩，提高运输效率和成本效益。
2. 场地规划和货物配送：在城市物流和快递行业中，准确预测未来的运输需求对于场地规划和货物配送至关重要。
_四阶段预测法_在航道货运量预测中的应用
第09卷 第6期 中 国 水 运 Vol.9 No.6 2009年 6月 China Water Transport June 2009收稿日期：2009-04-23作者简介：蒋璘晖（1980-），男，中交第二航务工程勘察设计院有限公司工程师。
“四阶段预测法”在航道货运量预测中的应用蒋璘晖（中交第二航务工程勘察设计院有限公司，湖北 武汉 430071）摘 要：提出了一种解决复杂航道网络中的单条航道货运量预测的新途径。
该方法与传统的航道货运量研究方法不同，将工程所在航道作为航道网整体系统中的一部分进行研究，能较准确的掌握航道网其他航道通航条件改变对工程航道货运量的影响。
关键词：四阶段预测法；航道货运量；预测中图分类号：U652.1+2 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2009）06-0020-03一、引言货运量预测是确定航道建设项目的技术等级、工程规模及经济评价的基础，是航道项目前期研究工作中，非常重要的内容之一。
货运量预测的模型和方法有时间序列法、弹性系数法、回归模型、BP 神经网络[1]、灰色预测法[2] [3]等。
然而，上述理论或方法在对区域航道网中某一条航道的货运量进行预测时，往往只能反应本航道自身的货运量发展情况，而不能反应区域内其他航道条件的改变对其产生的影响。
公路网规划中常用的“四阶段预测法”能较好解决此类问题。
因此，将该方法引入航道工程有效得解决传统预测方法面临的难题。
二、“四阶段预测法”的原理和步骤该方法的基本原理为：⑴根据历年交通统计资料与经济统计资料间的关系建立交通—经济关系发展模型；⑵根据各经济小区经济发展速度，求得交通量发展速度，并以此推算将来交通量的分布；⑶根据地方交通发展规划，建立未来交通网络系统；⑷根据未来交通分布及有关交通网络资料，把交通分布量分配到未来的路网上，得到拟建项目及其它相关道路未来的交通量。
图1 “四阶段预测法”交通量预测工作流程图 航道交通量与地方经济发展同样存在弹性关系，且航道交通也是随机交通流问题。
铁路货运量预测方法研究的开题报告
铁路货运量预测方法研究的开题报告一、研究背景与意义铁路运输是我国基础设施建设中重要的一环，铁路货运业务在我国经济发展中所扮演的角色举足轻重。
而货运量的预测对于铁路运输经营管理和资源配置有着重要的作用。
货运量的预测可以为货物调度、车辆配备、货运区域规划等方面提供科学依据。
随着铁路装备的不断更新和技术的不断提高，货物运输业务也面临着机遇和挑战。
一方面，随着经济不断发展，货运市场仍然很大，需要提供更好的服务；另一方面，高效运转的铁路必须有对未来的预测，以及对变化及时的应对措施。
因此，针对铁路货运量预测的研究具有重要的现实意义和深远的战略意义。
目前，国内外学者在铁路货运量预测研究方面取得了一定的成果，但是，由于各个行业的、各个地区的货运量特点和趋势存在差异，因此如何根据不同的情况选择适合的预测方法仍然是一个待解决的问题。
本研究将选择受到广泛应用并被证明可靠的预测方法，应用于铁路货运量预测中，以期让铁路运输业务更加高效。
二、研究方法和技术路线本研究将主要采用时间序列分析和回归分析两种方法进行分析，选取合适的模型对铁路货运量进行预测。
1.时间序列分析时间序列分析是基于数据的变化趋势和周期性的分析，包括时间序列的平稳性和自相关性等检验。
本研究将选取ARIMA模型对铁路货运量进行时间序列分析和预测。
2.回归分析回归分析是一种通过寻找特征变量与目标变量之间的线性关系来预测目标变量的方法。
本研究将选取多重线性回归模型，并通过步骤回归等方法选取最优模型，对铁路货运量进行回归分析和预测。
三、预期结果通过本研究的试验和分析对铁路货运量的预测方法做出总结并确定出适用于中国铁路运输业的货物运输预测方法，为铁路运输业务的管理决策提供科学依据。
同时，本研究的结果也将促进时间序列分析和回归分析等方法在实际预测中的应用，使其更加有效且可操作。
四、研究计划阶段一：文献综述和数据分析对国内外相关文献进行综述分析，对中国铁路货物运输行业历年的运输数据进行处理和分析整理。
最新移动平均法预测货运量
10交工（1）班102262007002潘宝宁
1.某地区历年综合货运量（万吨/年）的调查结果见下表，试采用时间序列法预测该地区2013（2015）
从表格可见，当时平均绝对误差相比时比较小，因此取的预测
模型计算结果较好，预测2013年的货运量为10962万t
从表格可见，当N=3权重系数为3,2,1时，预测2013年货运量为11232万t
从表格可见，当时平均绝对误差相比时比较小，因此取的预测模型计算结果较好，预测2013年的货运量为11714万t.
由图表中折线走势可以预测2013年的货运量为12000万t
2.下表为某城市道路上的交通调查资料整理后的数据，x 代表机动车车头间
距，y 为平均车速。
请依此调查数据建立平均车速与车头间距的线性回归方 程。
X (m)
y Ckmy1i)
1 30.60 33.40
2 3<31 37.85 3
3KOO
42.17 4
42,72
47.40 5
44.90
51.50
回归统计
MultipleR 0.998698 RSquare
0.997398
14000 12000 10000 8000 6000 4000
Z 33
二
0Z iziz Z00Zgooziz GOONi Nooo
20
t
年份
,综含狼运量
由表格数据建立平均车速与车头间距的线性回归方程为Y=-4.8+1.25X。
中国货运量预测方法研究分解
安徽工程大学毕业设计（论文）中国货运量预测方法研究摘要货运量是确定物流需求的一个重要指标，是为确定物流基础设施建设规模和制定各项相关政策决策的一个主要依据。
货运量预测结果的合理性和可靠性将直接影响到物流基础设施的投资收益和相关物流企业的发展，并对地区资源合理的分配以及物流发展战略的制定都具用非常重要的意义。
本文分为六个部分，第一部分是绪论部分，阐述了本论文的研究背景、选题的意义、研究内容和研究方法，并分析了国内外的研究现状，使读者了解了撰写本文的意义及相关研究的发展水平;第二部分，概述了时间序列平滑预测，在这里我们应用了三种平滑预测方法，分别对中国历年的货运量做了频繁或预测;第三部分，采用了多元线性回归的方法，我们从统计年鉴中查找了影响货运量的几个指标的数据，这里我们共有四个自变量和一个因变量，并采用逐步回归的方法，找出影响货运量最显著地变量。
第四部分，对中国货运量序列采用了ARIMA模型进行拟合，最终找到了适合该序列的模型为ARIMA （1，1，0）。
第五部分，基于上面几种预测方法之后，对本文的最后一章，采用了灰色模型预测。
从以上几种预测方法中得到模型预测最精确的是灰色预测模型预测值2013年为544415.04为第六部分是结论和展望，对本文结论进行了总结，并对后续研究中需要进一步解决的问题进行了展望。
本文主要在查找国内外知名学者的研究基础上对中国2012年以前的货运量数据做了详尽的研究，本文虽然在预测方法上并没有突破前人的方法理论，没有一味的追求算法的复杂性和先进性。
但能够从不同的预测背景出发，同时这也是本文的创新点，即根据各种预测算法的适用范围及优缺点，合理的选择预测方法，这样才能够保证预测结果的可靠性。
对每一种方法所对应的预测做出最终的预测结果。
关键词:货运量；预测；灰色预测；ARIMA模型；多元线性回归；时间序列平滑预测张创：中国货运量预测方法研究AbstractCargo is an important indictor for determining the logistic needs of the region. It is also the main basis for determining the scale of the logistic infrastructure and making industrial policies.The reasonable and reliable results of the Cargo Forecast will have a direct impact on the inventincome of region's logistic infrastructure and the development of related logistics enterprises. It isalso of significant meanings in the distribution of resources in the region and making strategies forthe logistics development.There are six parts in this thesis. The first part introduces the backgrounds, aim, significance, main content and methods used in the research, and literatures related. Then, The s econd part, an overview of the time series smoothing, here we use three kinds of forecast methods of smoothing, respectively on the freight volume of Chinese calendar made frequent or prediction. , The third part, using the method of multiple linear regression, we find the impact of several indexes of freight from the statistical yearbook, here we have four variables and one dependent variable, and by the stepwise regression method, find out the most significant variables influencing freight volume. The fourth part, the Chinese freight traffic volume time series using ARIMA model, finally found a suitable for the sequence model for ARIMA (1, 1, 0) .The fifth part, after the above product prediction method based on, to the last chapter of this paper, using the grey prediction. Through comparing the results, the author finds the combination forecast model is a reliable model. Finally, the author draws a conclusion and shows the further research.The basis of this study mainly for domestic and foreign well-known scholars on China before 2012 freight volume data to do a detailed study, although this article theory and method in the prediction method does not break the previous,not blindly pursue algorithm complexity and advanced. But from the point of forecasting background different, according to the scope of application of all kinds of algorithms and the advantages and disadvantages, prediction method of rational choice, so that it can ensure the reliability of prediction results. Prediction corresponding to each method to make the final prediction results.Keywords: Cargo;Forecast,;grey forecasting; ARIMA model; multivariate linear regression; time series smoothing安徽工程大学毕业设计（论文）目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章绪论 ......................................................................................................................... - 2 -1.1研究背景和意义 (2)1.2国内外研究现状 (2)1.3数据来源 (4)1.4研究内容和方法 (5)第2章时间序列平滑预测法 ............................................................................................... - 6 -2.1移动平均法 .. (6)2.2指数平滑法 (7)第3章多元线性回归模型 (10)3.1多元线性回归模型理论介绍 (10)3.3实证分析 (12)第4章时间序列ARIMA模型的建立和预测.................................................................. - 17 -4.1平稳时间序列分析ARIMA模型 . (17)4.2差分运算 (17)4.3ARIMA模型 (18)4.4实证分析 (25)第5章灰色G（1，1）模型的建立和预测 ................................................................... - 29 -5.1灰色系统和模型的介绍. (29)5.2灰色模型的建模步骤 (29)5.3实际数据代入及参数运算 (31)5.4灰色模型预测 (32)结论与展望 ......................................................................................................................... - 33 -致谢 ................................................................................................................................... - 34 -参考文献 ............................................................................................................................. - 35 -附录 ................................................................................................................................. - 37 -附录A一篇引用的外文文献及其译文 (37)附录B列出主要参考文献的题录及摘要（10篇） (47)附录C主要源程序 (51)张创：中国货运量预测方法研究插图清单图2-1原始货运量趋势图........... . (8)图4-1原始时间序列的时序图 (25)图4-2一阶差分时序图............. . (26)图4-3自相关图 (26)图4-4白噪声检验........................ ............................................................................. . (26)图4-5偏自相关图................ (27)图4-6模型的参数估计及残差白噪声检验.. (27)图4-7模型的最终的预测............. (27)图4-8模型的最终的预测 (28)安徽工程大学毕业设计（论文）插表清单表1-1原始货运量数据........................ (4)表2-1各种方法预测结果........................... .. (9)表3-1各种指标的原始数据........ ................ ............ . (12)表3-2 逐步回归方程................... . (13)表3-3 拟合优度检验.......................... ............... . (14)表3-4 方程的显著性检验........................... .. (14)表3-5 回归系数检验表...................... .. (15)表3-6 残差序列自相关性检验.................................... (15)表5-1 2003到2009的时间响应函数预测值.................... (32)表5-2 模型精度检验............................ (32)表5-3灰色G（1，1）预测........................ .. (32)安徽工程大学毕业设计（论文）引言货运量预测，即运用有关预测的一系列理论与方法对未来铁路、公路、管道等运输方式的货运市场需求的变化规律及发展趋势做出正确的判断和估计，对影响货运量的因素进行分析，可以明确的找出能够确切影响货运量的因素，以便对未来进行更好的预测与分析。
基于指数平滑法对民航货运量的探究与应用
量研究中，阻尼指数平滑预测法的预测精度最高，预计 2025年 我国民航货运量将高达 959.4万吨。
0.引言 民航运输业的发展在一定程度上可以拉动和保证经济的发 展，同时民航运输量的大小也与国民经济发展状况息息相关，比
[1]
如 Sellner和 Nagl通过构建内生经济增长模型验证得到航空运 输业对国家经济增长有着巨大的影响，历来有民航是国民经济 的晴雨表的说法，也就是说，民航的发展可以简单直观地反映出 国家经济的发展水平。因此,准确科学的预测民航货运量大小规 模和民航运输业发展水平，能够为我国航空运输发展规划提供 科学依据，对于我国民航运输业的发展和经济水平的提升有着
测可以利用阻尼指数平滑预测法，其预测精度较高，可以得到较
为科学的结果，同时可为我国民航相关部门的科学决策提供一
定的理论依据和参考价值。 C
（作者单位：马萱航、罗纯，上海应用技术大学理学院；孙语聪，青海
根据误差结果可以看出，在关于我国民航货运量预测的问 题中，阻尼指数平滑预测法很好地放缓了其数据模型未来的过 度增长，使其预测结果更加准确，相较于 Holt线性趋势指数平滑 预测法模型精度提升了 0.007%。以阻尼指数平滑预测法预测 2021-2025年我国民航货运量数据结果如下。
表 2.2021-2025年民航货运量（万吨）阻尼指数平滑预测结果
师范大学新闻学院） 基 金 项 目 ： 本 文 获 教 育 部 产 学 合 作 协 同 育 人 项 目（No：
202102126102）、 国 家 级 大 学 生 创 新 创 业 训 练 计 划 项 目（No： DCX20220026）及江苏省高等教育教改研究重点课题（No：2021JSJG584） 的资助。
2000-2015年的相关数据分别构建前文所述的三种指数平滑预
货运量预测分析
分母 b a 1465301516 6.747660281 7680.38855 其中：b=[n∑(XY)-∑X∑Y]/[(∑X)^2-(∑X)^2] a=(∑Y)/n-b(∑Y)/n
所以货运量与 GDP 的相关方程为 Y=7680.39+6.75X 将上表中的 GDP 预测值分别代入求解，可得相应的货运量。 五、测验的显著性检验 样本回归方程的拟合程度取决于因变量与自变量的相关程度，可用相关系数来反映。 设X i 、Yi 为样本观测值，根据样本相关系数 r 的定义公式： r=
GDP（亿元） 2,587.72 3,175.58 3,933.72 4,743.61 5,757.29 7,314.58 8,169.80 10,123.48 12512.30 14453.68
n=3
预测值
3232.34 3950.97 4811.54 5938.493 7080.557 8535.953 10268.53 12363.15
货运量（Y） 28,165 30,038 33,282 35,811 39,736 60,713 67,963 77,123 90,419 104,593 567,843 ∑X∑Y 41322934514 (∑Y)/n 56784.3
XY 72883133.8 95388072.04 130922069 169873417.7 228771675.4 444090095.5 555244117.4 780753148 1131349654 1511753752 5121029135 n∑(XY) 51210291350
4,743. 61
5,757. 29
7,314. 58
8,16512. 30
14453. 68
120,000 100,000 80,000 60,000 40,000 20,000 0 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 货运量（万吨） GDP（亿元）
基于马尔科夫GM(1,1)模型的物流货运量预测研究与应用
基于马尔科夫GM(1,1)模型的物流货运量预测研究与应用1. 引言1.1 背景介绍随着经济全球化的不断深化和物流行业的快速发展，物流货运量的预测成为一个重要的课题。
准确预测物流货运量可以有效指导物流企业的运营和管理决策，提高运输效率，降低运输成本，提升竞争力。
由于物流环境的复杂性和不确定性，传统的预测方法往往存在着精度低、稳定性差等问题，难以满足实际需求。
在这样的背景下，基于马尔科夫GM(1,1)模型的物流货运量预测方法备受关注。
该模型结合了马尔科夫链和GM(1,1)模型的优势，能够较好地解决时间序列数据中的非线性、非平稳性等问题，具有较高的预测精度和稳定性。
通过对物流货运量的影响因素进行分析，并运用马尔科夫GM(1,1)模型进行预测，可以帮助物流企业更准确地制定运输计划、调配资源，提高运输效率，实现可持续发展。
开展基于马尔科夫GM(1,1)模型的物流货运量预测研究与应用具有重要的理论和实践意义。
1.2 研究意义物流货运量预测在现代物流管理中具有重要意义，可以帮助企业合理规划物流运输资源，提高运输效率和降低运输成本。
随着物流业务的不断发展和物流运输环境的日益复杂化，如何精准地预测物流货运量成为了亟待解决的问题。
基于马尔科夫GM(1,1)模型的物流货运量预测研究有着重要的实践意义。
该模型能够较为准确地预测未来一段时间内的货运量，对于企业的物流运营和管理具有重要的参考价值。
通过该模型预测，企业可以更好地安排运输计划、提前调配资源、减少库存压力，从而有效应对市场需求变化、提升竞争力。
本研究将探讨基于马尔科夫GM(1,1)模型的物流货运量预测方法，通过对影响物流货运量的关键因素进行分析，结合实证分析与案例研究，探讨模型的优缺点，从而为实际物流管理提供决策支持。
通过本研究，不仅可以提高物流货运量预测的准确性及精度，还可以提升企业整体物流运营水平，实现运输效率的最大化。
1.3 研究方法研究方法是本研究的关键步骤，它将指导我们如何进行物流货运量的预测研究。
工业园区货运总量预测方法研究
工业园区货运总量预测方法研究秦茜袁振洲（北京交通大学，交通运输学院，100044）摘要：关键词：Abstract:Key words:前言1工业园区货运交通与土地利用关系分析土地利用是交通需求产生的根源，通常不同的土地利用布局、不同的土地利用性质、不同的土地利用强度都会产生不同的交通需求。
我国颁布的《城市用地分类与规划建设用地标准》(GBJ137-90)将城市用地分为10大类，土地利用的不同影响土地承担功能，工业园区以工业用地为主，配套建设仓储物流，兼具居住商业等服务用地，即以工业生产为主提供配套货运设施服务及商业居住服务。
其中工业用地与仓储物流用地是园区内货运交通产生的主要来源，居住及商业用地由于日用品配送运输等会产生少量货运交通。
2工业园区货运量影响因素分析从宏观上，工业园区的货运量是地方经济水平、区域经济发展定位、工业园区建设经营状况的体现；从微观上，入驻企业生产经营产品的种类、企业的规模及生产能力，都将园区货运量产生影响。
结合工业园区特点，其货运量影响因素有：（1）区域经济发展水平。
（2）宏观经济、政策、法规环境。
（3）工业园区运营状况。
工业园区运营状况影响入驻企业的数量，同时也会影响转移诱增货运量。
（4）企业生产经济状况。
企业生产经济状况包括企业规模、企业员工数量、产品产量。
企业产量增长，会导致原材料运输及产成品输送量增加；企业在工业区内居住员工数量越多，其所需的日常生活物资运输量也会越多。
3货运量预测基本方法及适用性分析货运量预测常用方法基本可以分为定性预测、相关回归预测分析法、时间序列分析法、基于投入-产出表预测等几种。
（1）定性预测定性预测是指预测者经过调查研究，掌握资料后凭个人经验、知识，对经济现象发生前景的性质、方向、规模等做出推断，主要用于对预测对象的未来性质、发展趋势和发展转折点进行预测。
定性预测法主要有德尔菲法、主观概率法。
（2）相关回归分析法相关回归分析法[12]是利用数理统计建立相关影响因素与预测目标之间的回归方程进行预测，以相关影响因素作为自变量，预测目标作为因变量。
货运量预测在物流企业中的应用研究
货运量预测在物流企业中的应用研究一、引言随着全球化的发展和物流业的高速发展，货运量的准确预测对于物流企业来说越来越重要。
货运量预测可以帮助企业实现自身效益的最大化，并且能够提高物流效率，降低运营成本。
因此，如何进行货运量预测成为物流企业关注的焦点。
二、货运量预测的背景货运量预测是指根据历史数据以及外部因素，对未来一段时间内的货运量进行预测的过程。
货运量预测对于物流企业的发展至关重要。
预测准确的货运量可以实现货物运输的高效率和低成本，提高企业的竞争力，同时降低业务风险和损失。
三、货运量预测的方法1.统计模型法统计模型法是通过对历史数据进行统计分析，利用时间序列和回归分析等方法，建立货运量预测模型，从而预测未来的货运量。
该方法具有较高的预测精度和适应性，并且相对简单，容易操作。
2.机器学习法机器学习法是指通过计算机技术和相关的算法，建立货运量预测模型，并提高预测准确度。
该方法可以对大数据进行处理和分析，对于货运量预测模型的建立和优化提供了更多的可能性。
3.时间序列分析法时间序列分析法是指对货运量的数据进行时间序列分析，寻找其中存在的规律并进行预测。
该方法可以考虑到历史数据对于现在和未来的影响以及其他各种因素，而且对于简单平稳的时间序列数据尤为适用。
四、货运量预测的应用1.物流运输规划物流企业可以通过货运量预测来制定更为合理的运输方案和路线，从而优化物流配送过程，提高效率和降低成本。
2.库存管理货运量预测可以帮助物流企业合理安排库存数量，确保货源充足、不缺货、不超库存，实现企业运营效益的最大化。
3.人力资源管理货运量预测可以帮助企业规划和安排人力资源，使得物流企业在运营过程中人力资源得到合理利用，提高企业运作效率。
五、存在的问题与解决途径货运量预测过程中存在多种主要的问题，如数据错误、数据分析方法不正确等。
对于这些问题，物流企业应该通过提高数据质量、优化数据分析方法等途径进行解决。
六、结论货运量预测是物流企业实现高效率、低成本的重要手段。
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硕士学位论文
货运量预测方法及应用研究
姓名:陈实
申请学位级别:硕士
专业:系统工程
指导教师:云俊
20081201
货运量预测方法及应用研究
作者:陈实
学位授予单位:武汉理工大学
4.蒋璘晖.李红亮灰色马尔科夫链在武汉新港集装箱运量预测中的应用[期刊论文]-中国水运(下半月) 2011(10)
5.臧文亚.周仲礼.龚灏.张荣光基于灰色马尔科夫模型的重庆市水运货运量的预测[期刊论文]-水运工程 2012(1)本文链接:/Thesis_Y1420139.aspx
被引用次数:5次
1.刘文华城市公路货运量预测及物流园区适站量确定研究[学位论文]2009
1.王革新.王立强.张静源面向交通运输体系构建的货运量定量预测方法研究[期刊论文]-黑龙江科技信息
2Hale Waihona Puke 11(22)2.李程民航货运量IOWHA算子组合预测[期刊论文]-计算机工程与应用 2012(23)
3.何祥卫陕北某煤矿既有线运输能力分析及改扩建措施研究[期刊论文]-铁道标准设计 2011(10)