运量预测方法与应用.

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铁路客货运量预测方法

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。

几类运量预测方法优缺点比较

几类运量预测方法优缺点比较

几类运量预测方法优缺点比较运量预测是交通规划、公共交通管理、交通组织与调度的基础工作之一、准确地预测运量可以帮助决策者进行合理的路网设计、交通需求管理、交通拥堵缓解、交通运输规划等方面的工作。

本文将比较几类常用的运量预测方法的优缺点,并分别从经验方法、数学统计方法和机器学习方法三个角度进行分析。

一、经验方法经验方法是基于历史数据、专家经验和定性推断等方法进行预测的。

主要包括规模序列法、生命周期曲线法和基于模拟的方法等。

1.规模序列法规模序列法是根据历史数据的变化规律,绘制出规模序列曲线,然后根据规模序列曲线进行预测。

优点是简单易懂,适用于缺少数据的情况;缺点是只能反映历史发展趋势,不能准确反映实际需求。

2.生命周期曲线法生命周期曲线法是通过观察和研究不同城市、不同交通项目的生命周期曲线,根据自身发展的阶段和特点,预测未来的运量。

优点是易于理解和操作;缺点是预测结果受数据选择和系统特点的影响较大。

3.基于模拟的方法基于模拟的方法是通过建立交通模拟模型,模拟交通运行情况,并预测未来的运量。

优点是能够考虑多种因素的影响,可以更加准确地预测未来的运量;缺点是建模过程复杂,需要大量的数据和计算资源。

二、数学统计方法数学统计方法主要包括回归分析、时间序列分析和灰色系统理论等。

1.回归分析回归分析利用历史运量数据和相关因素的数据,建立运量与相关因素之间的关系模型,然后利用模型进行预测。

优点是模型简单易懂,适用于数据较少的情况;缺点是只能考虑线性关系,不能处理非线性问题。

2.时间序列分析时间序列分析是通过观察时间序列数据的历史变化趋势,寻找随时间变化的特征,并进行预测。

优点是能够考虑历史趋势和周期性变化等因素;缺点是对数据的要求较高,需要较长的历史数据。

3.灰色系统理论灰色系统理论是一种处理小样本、不确定性问题的数学方法,通过建立灰色模型,进行预测。

优点是适用范围广,对数据要求相对较低;缺点是模型过于简化,预测结果相对精度较低。

综合交通运输概论-第二章第三节 几种常用的客、货运量预测方法

综合交通运输概论-第二章第三节 几种常用的客、货运量预测方法
点击添加标题第二章运输需求与运量预测第三节几种常见的客货运量预测方法二递增率法递增率发的关键是确定增长速度一般用于运量递增率变化不大或预计过去的增长趋势在预测期内仍将继续的情况也常用于综合性运量的预测点击添加标题第二章运输需求与运量预测第三节几种常见的客货运量预测方法三乘车系数法乘车系数法是以总人口与平均每人乘车次数来预测旅客发送量的方法例如
第二章
第三节
运输需求与运量预测
几种常见的客、货运量预测方法
五、产运系数法
公式为: 点击添加标题
Байду номын сангаас
第二章
第三节
运输需求与运量预测
几种常见的客、货运量预测方法
六、产销平衡法
产销平衡法是指在一定范围内,把用途相同的 点击添加标题 某种物资的生产管理、消费量和运输量之间进行 平衡的方法。 通过产销平衡计算,可推算出该物资在一个车 站、一个枢纽、一条线路或一个地区的发送量和 达到量。 对于产量大于当地消费量的地区,物资是输出 的,反之则是输入的。
综合交通运输交通概论
点击添加标题
第二章
运输需求与运量预测
点击添加标题 主讲:吴海顺
系别:建筑工程系 单位:石家庄工程职业学院
第二章
第三节
运输需求与运量预测
几种常见的客、货运量预测方法
点击添加标题 【学习内容】
第一节 运输需求的概念及其特征
第二节 运输需求的产生和影响因素
第三节 几种常见的客、货运量预测方法
第二章
第三节
运输需求与运量预测
几种常见的客、货运量预测方法
点击添加标题
1、运输需求和运输量是两个不同的概念。
2、运输需求是社会经济活动在人与货物空 间位移方面所提出的有支付能力的需要。 3、运输量则是指一定的运输供给条件下所能 实现的人与货物的空间位移量。

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

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。

铁路货运量预测分析

铁路货运量预测分析

铁路货运量预测分析近年来,铁路货运量一直是国民经济增长的重要指标,也是国家经济发展的重要印证。

为了更加高效地规划运输资源,必须对铁路货运量进行精准预测和分析。

在这篇文章中,我们将探讨铁路货运量预测分析的概念、方法和实践,以期为实现铁路效益最大化和社会效益最优化提供理论和实践指导。

一、铁路货运量预测分析的概念铁路货运量预测分析是指通过对铁路货运量的历史数据进行分析,使用各种数学模型、统计方法和计算机算法,来预测未来一段时间内铁路货运量的趋势和规模。

预测的目的是为了更加精准地制定铁路运输资源的规划和决策,以提高运输的效率和经济效益。

铁路货运量预测分析的核心是数据挖掘和机器学习技术。

数据挖掘技术是通过对大量数据进行处理,发现隐藏在数据中的规律和模式;机器学习技术是通过训练算法模型,自动从数据中学习规律和知识。

这些技术在铁路货运量预测分析中得到了广泛应用,为预测铁路货运变化提供了有效的手段和工具。

二、铁路货运量预测分析的方法1.时间序列分析法时间序列分析法是一种基于历史数据的统计方法,通过对铁路货运量历史数据的趋势、周期、季节等方面进行分析,来预测未来一段时间内的货运量。

这种方法的优点是简单易行,数据样本容易获取,但是需要严格对历史数据进行预处理和选择合适的模型来进行预测。

2.灰色系统预测法灰色系统预测法是一种基于灰色理论的预测方法,它在样本的数量比较小且存在不确定性时,能够提供有效的预测结果。

这种方法是一种弱化数据预处理的方法,同时利用贡献率、灰度关联度等指标来进行预测。

不过,灰色系统预测法对预测因素的选择和处理较为严格,需要对各个预测因素之间的关系进行较为精细的分析。

3.神经网络预测法神经网络预测法是一种基于机器学习的方法,通过对历史数据进行训练,建立神经网络模型来对未来的铁路货运量进行预测。

这种方法不仅能够纠正非线性系统的预测误差,还能够自动获取有用的特征和规律,对未来数据具有较强的预测能力。

但是,神经网络模型的训练和优化需要大量的计算和时间成本,相对于传统的预测方法较为复杂。

铁路货运量预测风险分析及概率树评价法的应用

铁路货运量预测风险分析及概率树评价法的应用
态 l , , , … 2

每 个风险 变量 有状
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1,
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铁 路货 运量 预 测是 从 资源 开发 、经济 发 展需 要等
角度 出发 ,考 察铁 路建 设 的必 要性 ,预测 货运 量 ,提 出线路 要 求的 年输 送能 力 ,作 为 确定 线路 等 级 、技术
畴 ,大 多为 中长 期预 测 。其预 测 方 法有 很 多 ,按 技术 特 性 可分 为 经 验推 断 法 、产销 平 衡 法和 经 济数 学 预测 法 3 。经 验推 断 法主 要 根 据 预 测者 的主 观 经 验和 掌 类 握 的信 息 对 未 来做 出判 断 。 因此 ,预 测 者 的 经验 、水 平 和拥 有 的 信 息量 对 于预 测 结 果起 决 定性 作 用 。产 销 平 衡法 是 针 对煤 炭 、石 油 、钢 铁 、矿 石 、水 泥 等大 宗
绍 铁 路 货 运 量 预 测 的 风 险 分 析 方 法 主 要 有 定
性 分 析 法 与 定 量 分 析 法 , 讨 论 定 量 分 析 法 之

的概 率 树 评 价 法 在 控 制 铁 路 贷 运 量 预 测 潜
在 风 险 中 的应 用 ,通 过 算 例 说 明利 用概 率 树 评
价 法 能 够 有 效 降低 各 种 不 确 定 因 素 带 来 的预 测
偏差 。
品 类货 物 预 测 的一 种 基本 方 法 ,需 要 掌握 大 量 经济 、 技 术信 息 ,并 对 未 来 发展 情 景 作深 入 的研 究 分 析 。经
济数 学 预 测法 是 根据 历史 和 现状 的数 据 ,建 立模 拟 公

货运量预测

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。

铁路运量预测的方法和模型

铁路运量预测的方法和模型

运量预测方法和模型为了满足铁路发展规划、建设项目立项研究和工程设计,以及铁路营销的需要,都需要采取一定的预测方法对未来时期的客货运量作出科学和合理的预测。

铁路运量包括发送(到达)量、周转量以及流向和负荷强度,是铁路未来市场需求在数量上的反映。

运量预测是市场预测,属于经济预测的范畴,大多为中长期预测。

铁路运量预测的方法很多,按技术特性可分为经验推断法、产销平衡法和经济数学预测法等三大类。

经验推断预测法,主要依靠预测者根据主观经验和掌握的信息,对未来作出判断,虽然计算比较简单,但在铁路规划研究和设计中有广泛应用,预测者的经验、水平和拥有的信息量,对于测结果起决定性作用。

产销平衡预测法在铁路大宗运量预测中被视为一个基本的方法。

基于铁路运输的特点,大宗的长距离的粗杂货物和原材料运输,铁路是最经济合理的承担者。

据统计,煤炭、石油、钢铁、矿石、矿建材料和水泥等大宗品类货物占铁路总运量的80%以上。

大宗品类货物不但数量大,而且生产和消费的企业规模大、集约化程度高,物流比较稳定。

因此大宗品类运量采用产销平衡预测时需对未来发展情景作深入的研究分析,需要掌握大量的经济和技术信息,预测者的知识和掌握的信息对预测结果有重要的作用。

经济数学预测法,也称计量数学方法或数理统计统计方法,它跟据历史和现状的数据,建立模拟公式推导未来,模型的建立、运算和预测结果的判断主要靠数学手段,它更强调预测者的数学知识,现代计算机技术发展使很多复杂的模拟和运算过程简单化、快速化。

模型的适应性和参数的选择对预测结果至关重要。

第一节经验推断法一、调查法(一)用户调查法用户调查法是指向运输需求企业单位、建设主管单位、设计咨询部门发出问卷或登门咨询,籍以搜集现状、计划(规划)资料和运输量,通过研究分析确定未来年度运量。

在货运量预测中,用户调查是不可忽缺的方法。

特别是对于大中型工厂、矿山、港口以及重点仓储、物流企业,这些单位的运输需求量大,提供的资料可信度大,在总运量构成中所占比重也大,是各级调查中的重点,掌握这些部门的信息和资料,在铁路规划设计中是非常重要的,也是产销平衡预测中重要的基础资料。

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

_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。

几类运量预测方法优缺点比较

几类运量预测方法优缺点比较

几类运量预测方法优缺点比较运量预测是指通过对过去的数据进行分析和建模,来预测未来一段时间内的运量变化趋势。

在现代交通运输管理和规划中,准确的运量预测是非常重要的,可以为决策者提供依据,帮助他们做出合理的调度和规划安排。

下面将介绍几种常见的运量预测方法的优缺点比较。

1.简单模型法简单模型法是指利用历史数据中的平均值或者移动平均值等简单统计方法进行预测。

这类方法计算简单,易于理解和操作,适用于数据较为稳定的情况。

然而,简单模型法忽略了数据的非线性、周期性和季节性等特征,无法准确地捕捉到数据的变化趋势,因此预测结果的准确性较低。

2.时间序列分析法时间序列分析法是根据历史数据中的趋势、季节性和随机性等特征,建立相应的数学模型,来预测未来的运量变化。

这类方法考虑了数据的时间依赖关系,可以较好地反映运量的变化趋势,并具有较高的精度。

然而,时间序列分析法对数据的平稳性和线性关系有一定要求,如果数据存在较强的非线性或者不平稳性,预测结果可能会出现偏差。

3.人工神经网络法人工神经网络法是一种模仿人脑神经元工作机制的建模方法,通过输入-处理-输出的过程对数据进行预测。

这类方法可以自动学习数据中的非线性和复杂关系,适用于各种类型数据的预测,具有较高的灵活性和准确性。

然而,人工神经网络法通常需要大量的样本数据进行训练,并且模型结构和参数设置比较复杂,需要专业的知识和技能。

4.支持向量机法支持向量机法是一种基于统计学习理论的模型方法,通过构建一个最优的超平面来进行数据分类和回归分析。

这类方法可以有效地处理高维数据和非线性问题,对数据分布的要求较低,具有较高的鲁棒性和泛化能力。

然而,支持向量机法需要选择合适的核函数和调整相应的参数,对于大规模数据的训练速度较慢。

总的来说,不同的运量预测方法各有优缺点,适用于不同的预测场景。

在实际应用中,可以根据数据的特点和需求的准确度要求选择适当的预测方法,或者结合多种方法进行综合预测,以提高预测准确性和稳定性。

运输通道客运量预测方法

运输通道客运量预测方法

运输通道客运量预测方法一、统计模型统计模型是运输通道客运量预测中最常用的方法之一、常用的统计模型包括线性回归模型、逻辑回归模型和广义线性模型等。

具体步骤如下:1.数据收集:收集运输通道客运量的历史数据,包括时间、客运量等相关变量。

2.数据预处理:对数据进行清洗、缺失值处理和异常值检测等。

3.变量选择:根据实际情况选择适用于预测模型的变量,如时间、天气、经济指标等。

4.模型建立:根据选择的变量建立适当的统计模型,并进行参数估计。

5.模型验证:使用历史数据进行模型验证和调整,以评估模型的准确性。

6.预测和评估:使用建立好的模型对未来的客运量进行预测,并评估预测结果的准确性。

二、时间序列分析时间序列分析是一种常用的预测方法,适用于具有时间相关性的数据。

常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型(ARIMA)、季节性差分模型和指数平滑法等。

具体步骤如下:1.数据收集:收集运输通道客运量的历史数据。

2.数据预处理:对数据进行清洗和异常值处理等。

3.时间序列模型选择:根据数据的性质选择适当的时间序列分析方法,如ARIMA模型。

4.模型训练:使用历史数据对选择好的时间序列模型进行参数估计。

5.模型验证:使用历史数据进行模型验证,评估模型的拟合程度和准确性。

6.预测和评估:使用建立好的时间序列模型对未来的客运量进行预测,并评估预测结果的准确性。

三、机器学习方法机器学习方法在预测问题中得到了广泛应用,包括决策树、支持向量机和神经网络等。

具体步骤如下:1.数据收集和预处理:收集运输通道客运量的历史数据,并进行数据清洗和特征工程等预处理工作。

2.数据划分:将数据集划分为训练集和测试集,用于模型的训练和评估。

3.特征选择和转换:根据实际情况选择适当的特征,并对特征进行转换和标准化等处理。

4.模型选择和训练:根据问题的特点选择适合的机器学习模型,如决策树模型,并使用训练集进行模型的训练。

5.模型验证和调整:使用测试集评估模型的性能,并根据评估结果对模型进行调整和优化。

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

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。

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

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。

线性回归模型在货运量预测中的应用

线性回归模型在货运量预测中的应用

线性回归模型在湖北省货运量预测中的应用09城规2班 N3090810220 黄霞摘要:物流产业作为综合性很强的经济产业,无论是宏观决策,还是物流企业的规划和经营决策,都需要以正确的预测为前提。

本文针对物流需求的特点,运用一元线性回归模型对物流需求进行预测,并以湖北省为例进行了实证。

关键词:物流需求,预测,相关系数,一元线性回归模型,货运量正文:预测是普遍存在的客观现象,在政府、经济、商业、金融以及其他许多领域,预测有着广泛的应用。

系统预测是重要的,系统预测的正确与否,直接影响系统规划的指向和目标是否出现偏差以及偏离的程度,系统预测是系统管理与控制的基础,是系统优化的前提条件,是为系统决策服务的。

由于预测目标与影响因素之间关系的难以确定性,直接采用某种特定的预测方法就显得不够客观。

考虑到这一点,结合一元线性回归模型简单易处理的特征,并将之运用于湖北省货运总量的预测中,得到了很好的应用效果。

物流需求的一元线性回归模型预测——以湖北省为例第一步,选择变量。

分别将湖北省GDP 和货运量作为区域经济和区域物流发展水平的衡量指标来进行分析。

获得基础统计数据如下表所示。

湖北省GDP与货运量之间的数据表(注:本数据来源于湖北省2005 年年鉴)一元线性回归方程在某种程度上揭示了两个变量间的线性相关关系。

但在应用线性回归的计算公式时会发现,并不需要预先假设两个变量之间一定具有线性相关关系,也就是说,对任意给定的N 组数据都可根据公式确定一条直线而得出预测方程。

这样一来,需解决这条直线能否反映出所研究系统的变化规律问题,精确地说,需研究这条直线是否有实际使用价值。

我们曾指出,只有当两个变量之间有大致的线性关系时,用该方法所得到的预测模型才是适用的。

能否用一个数量指标来评价两变量大致呈线性关系的程度,以决定用回归分析所得到的数学模型与研究系统的规律相符呢?又怎样确定预测模型的预测精度呢?这就是线性回归检验和精度分析需解决的问题。

土方施工方案中的土方挖掘量与运输量预测

土方施工方案中的土方挖掘量与运输量预测

土方施工方案中的土方挖掘量与运输量预测土方工程是建筑施工中一个重要的环节,它涉及到土方的挖掘和运输。

在土方施工过程中,准确预测土方的挖掘量和运输量对工程的顺利进行至关重要。

本文将从土方挖掘量和土方运输量两个方面进行探讨,分析其预测方法和影响因素。

一、土方挖掘量的预测方法土方挖掘量的预测是土方工程中的一个重要环节,它关系到土方工程的进度和成本。

在土方挖掘量的预测中,常用的方法有经验法、计算法和测量法。

经验法是基于过往类似工程的经验数据进行预测。

根据历史数据,结合土方工程的特点和施工条件,通过统计分析和归纳总结,得出土方挖掘量的预测结果。

这种方法简单直观,适用于规模较小、施工条件相对稳定的土方工程。

计算法是通过计算土方工程所需挖掘的土方体积来进行预测。

根据设计图纸和工程要求,结合土方工程的地质情况和土方挖掘的方法,利用数学模型进行计算,得出土方挖掘量的预测结果。

这种方法需要准确的设计数据和地质勘察数据,适用于规模较大、施工条件复杂的土方工程。

测量法是通过实际测量土方挖掘量来进行预测。

在土方施工过程中,通过现场测量土方的体积和重量,结合土方挖掘的进度和施工条件,得出土方挖掘量的预测结果。

这种方法需要准确的测量设备和技术,适用于实际施工中对土方挖掘量的实时监测和预测。

二、土方运输量的预测方法土方运输量的预测是土方工程中另一个重要的环节,它关系到土方的运输成本和工期安排。

在土方运输量的预测中,常用的方法有计算法、模拟法和实测法。

计算法是通过计算土方工程所需运输的土方体积来进行预测。

根据设计图纸和工程要求,结合土方运输的距离和运输方式,利用数学模型进行计算,得出土方运输量的预测结果。

这种方法需要准确的设计数据和运输参数,适用于规模较大、运输距离较长的土方工程。

模拟法是通过建立土方运输的模拟模型来进行预测。

根据土方运输的实际情况和运输方式,利用计算机软件进行模拟仿真,得出土方运输量的预测结果。

这种方法可以考虑不同的运输方案和施工条件,适用于复杂的土方运输工程。

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1
2
2 1 2 bt Mt Mt n 1


根据一次和二次移动平均值求出at, bt 以 后,就可利用所建立的方程进行预测。
23
例题:
某港口4-9月份实际吞吐量如下表所示, 请以3个月为计算期,计算一次移动平均值 和二次移动平均值,并根据前面六期数据 用二次平均法预测第7.8.9期(10月、11月、 12月)的吞吐量。
指数平滑法是在移动平均法基础上发 展起来的一种预测方法,它与移动平均法 不同的是,引入了人为确定的、体现不同 时期因素权重的系数。指数平滑法是通过 使用一组指数变化规律的权重系数对各期 历史数据进行加权平均,根据加权平均值 进行预测的方法。其常用的方法有一次指 数平滑法、二次指数平滑法两种。
30
(1)一次指数平滑法
16
(1)一次移动平均法
一次移动平均法中的移动平均值
Mt
1
xt xt 1 xt 2 xt n 1 n
式中: Mt[1]——第t期的一次移动平均值; xt——第t期的实际发生值; n——移动平均期数,即每次移动平 均所包含的实际发生值的个数,n<t。
17
应用一次移动平均法进行预测,本期的 移动平均值就是下一期的预测值,即
– 长期预测(10年以上)
7
2.4 运量预测方法
定性预测方法 定量预测方法
8
一、定性预测方法
1.经验判断法
– 经验判断法,也称主观估计预测法,是以一
部分熟悉业务,具有经验和综合分析能力的
人所作出的判断为基础来进行预测的一类方 法。这种方法比较简单,省时、省力。最常 用的有经理人员判断法、专家意见法等。
式中S0[1]的确定:S0[1]= x1
31
应用一次指数平滑法进行预测,本期的 一次指数平滑值就是下一期的预测值,即
Ft+1= St[1]
32
月 份 4
期 吞吐量 数 (万 t) t 1 50
一次指数平滑值St[1]计算过程
预测值 St[1]
St[1]= αxt+(1- α) St-1[1]
Ft+1(万t)
52 54 56
10 7 64
(64+58+60) /3=60.67
(68+64+58) /3=63.33
58
60.67 63.33
20
11 8 68
12 9 72
(2)二次移动平均法
二次移动平均法是在一次移动的基础上 再进行的一次移动平均;二次移动平均值 的计算公式为:
M t2
1 1 M t1 M t1 M M 1 t 2 t n 1 n
Ft+1= Mt[1]
18
例题:
某港口4-12月份实际吞吐量如下表所示, 请以3个月为计算期,计算一次移动平均值, 从7月份开始利用前面数据预测下一月的吞 吐量。
19
月 期 吞 吐 数 t 份 量 4 5 6 7 8 9
一次移动平均值Mt[1]
下一期预测值Ft+1
1 50 2 54 3 52 (52+54+50)/3=52 4 56 (56+52+54)/3=54 5 60 (60+56+52)/3=56 6 58 58+60+56)/3=58
在能源基地、重工业生产基地存在着相当大的货运需求量,
一经形成,主要受生产规模制约,而对运价反应程度弱,
运价弹性小。而批量较少而又分散的零担货物对运价反映 程度强,价格弹性大。
4
运输需求与运量预测
一、运输需求与运输量的关系
运输需求
– 社会经济生活在人与货物空间位移方面所提出的有支付能 力的需要;
运输量
它是由预测组织者邀请有关专家一起开会, 由专家们针对预测课题进行讨论,找出问题的核 心并得出比较接近运输市场实际的预测结果。专 家会议预测法存在一些不足,由于参加会议的人 数有限,会影响代表性;还有与会者可能受到与 预测因素无关的心理因素的影响,如权威者的意 见容易影响其他人的意见;再者是预测组织者最 后综合的意见不一定能正确反映出席会议专家们 的意见。
反应程度较强,因而价格弹性大;高值货对运价
的负担能力强,对运价变动的反映程度弱,价格
弹性小。
3
运输需求的价格弹性
(2)同货物的物理、化学性质有关。
不宜久存的鲜活易腐货物,价格弹性小;相反,可较长时
间储存、不急于上市的散货、杂货等,相对于鲜活易腐货 物则价格弹性大。
(3)与货物的集中、分散程度及批量大小有关。
50 52.80 52.24
54.87 58.46 58.14 62.24 66.27
52.24
一次指数平滑法是对原始时间序列数据进行平 滑的一种方法。一次指数平滑法的计算公式为:
St xt (1 ) St 1
式中:
St[1]——第t期的一次指数平滑值; St-1[1]——t-1期的一次指数平滑值; xt——第t期的实际发生值; α——指数平滑系数(0≤α≤1)。
1
1
24
月 份 4 5 6 7 8 9 10 11 12
期 数 t 1 2 3 4 5 6 7 8 9
吞 吐 一次移动平均值Mt[1] 二次移动平均值Mt[2] 量 50 54 52 (52+54+50)/3=52 56 (56+52+54)/3=54 60 (60+56+52)/3=56 (56+54+52)/3=54 58 (58+60+56)/3=58 (58+56+54)/3=56
28
课堂 利用二次移动平均法,根据表中数据依次预 作业 测7-12期数据(滚动预测)
t
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
观察 n=3 n=3 值 Yt M t(1) M t(2)
10 12 17 20 22 27 25 29 30 34 33
at
bt
Ft 1
29
2)指数平滑法
复习:运输需求、需求弹性
弹性是指作为因变量的经济变量的相对变化与作为自变量的 经济变量之间的相对变化之比值。 运输需求弹性:运输需求量变动率与影响因素变动率之比 (影响运输需求量变动的因素每变化百分之一,运输需求相 应地变化百分之几)。用来说明运输需求量对某一影响因素 变化的反应程度或敏感程度。公式:
二、运量预测的类别
按照预测的对象
– 货运预测 – 客运预测
按照预测的层次
– 全国运量预测
– 国民经济各部门运量预测
– 各地区运量预测
– 各种运输方式的运量预测
6
二、运量预测的类别
按照预测的内容
– 发送量预测
– 到达量预测 – 周转量预测 – 平均运程预测
按照时间的长短
– 短期预测(1-5年) – 中期预测(5-10年)
Q变动的% Q Q Ed Z变动的% Z / Z
Ed—运输需求弹性,Q—运输需求量,Z—影响运输需求量的特定因素。
1
运输需求的价格弹性
运输需求对运价的反应程度。
Q Q Ep P / P
●不同状态的运输市场,价格弹性有很大差别: 在运力紧张的运输方式中,在繁忙的运输线路和方向 上,运输市场处于卖方市场状态时,运价弹性明显较 小,运价的变动,即使是大幅度涨价也难以压缩庞大 的运输需求;
14
二、定量预测方法
基于时间序列的预测方法
时间序列方法的基本依据是:一定 时间内,经济发展规律的延续性往往使 运量预测对象的变化呈现很强的趋势性, 因此可以根据预测对象的历史态势推测 未来的发展趋势。
15
1)移动平均法
移动平均法以假定预测值同预测期相邻 的若干观察期数据有密切关系为基础。将 观察期的数据由远而近按一定跨越期进行 平均,随着观察期的推移,按既定跨越期 的观察期数据也向前移动,逐一求得移动 平均值,并以最接近预测期的移动平均值 作为确定预测值的依据。移动平均法常用 的有一次平均法和二次平均法两种。
10
(2)专家意见法
它是依靠专家的知识、经验和分析 判断能力,依靠专家所掌握的信息量, 在对过去发生的事实和历史信息资料进 行分析综合的基础上,对未来的发展作 出判断的一种预测方法。这种预测方法, 按照预测过程和收集、归纳各专家意见 的方式不同,又可分为专家会议法和德 尔非法等。
11
①专家会议法
25
一次移 二次移 月 吞吐 t 动平均 动平均 份 量 值Mt[1] 值Mt[2]
4 1 5 2 6 3 7 4 50 54 52 56 52 54
at, bt
Ft+T= at+ btT
at 2 M t1 M t2
bt 2 M t1 M t2 n 1


8 5
式中:
Mt[2]——第t期的二次移动平均值.
21
使用二次移动平均法进行预测,主要是找出预 测对象的线性趋势(建立数学模型)。线性趋势 预测方程的表达式为: Ft+T= at+ btT
式中:
Ft+T——第t+T期的预测值; T——距离第t期的期数; at, bt——预测模型系数,其计算公式为
22
at 2 M t M t
9
(1)经理人员判断法
由负责的经理人员把与运输市场有关和熟悉 运输市场的计划、运务、市场营销、财务管理等 职能部门的负责人召集在一起,请他们对未来运 输市场的发展形势发表意见,作出判断和估计。 然后,经理人员在此基础上作出预测。经理人员 判断法简便易行,花费的时间短,企业不必另行 支付预测费用,在实际工作中应用比较广泛。
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