铁路相关重点企业排名
铁路相关重点企业排名
资料来源：国家统计局、智研咨询整理
资料来源：国家统计局、智研咨询整理
2008年中国铁路局年度排行榜公布
名次企业名称营业收入(万元) 92 北京铁路局 4820470
97 沈阳铁路局 4559139 104 太原铁路局 4287034 107 上海铁路局 4222921
121 广州铁路(集团)公司 3938245
154 郑州铁路局 3258146
166 济南铁路局 3093483
175 成都铁路局 2943738
196 哈尔滨铁路局 2579973
200 武汉铁路局 2516106
220 西安铁路局 2184456
242 呼和浩特铁路局 1986960
251 兰州铁路局 1908467
252 南昌铁路局 1907824
287 南宁铁路局 1622309
358 昆明铁路局 1307471
中国建筑企业百强风云榜
来源：北京建筑业人力资源协会等级：默认等级
发布于2007-05-28 13:16 被读7005次【字体：大中小】
序号企业名称
1 中国铁路工程总公司
2 中国铁道建筑总公司
3 中国建筑工程总公司
4 中国交通建设集团有限公司
5 中国冶金科工集团公司
6 上海建工集团
7 中国水利水电建设集团公司
8 中国太平洋建设集团
9 广厦控股创业投资有限公司
10 中国化学工程集团公司
11 北京城建集团有限责任公司
12 北京建工集团有限责任公司
13 中国海外集团
14 浙江省建设投资集团
15 广州市建筑集团
16 中铁四局集团有限公司
17 中国建筑第三工程局
18 湖南省建筑工程集团总公司
19 中建国际建设公司
20中国建筑一局集团
21中铁三局集团有限公司
22中国建筑第八工程局
23中铁二局集团有限公司
24中铁十二局集团有限公司
25上海城建集团
26四川华西集团有限公司
27中铁一局集团有限公司
28中天建设集团有限公司
29中国建筑第二工程局
30中交第一航务工程局有限公司
31广东省建筑工程集团有限公司
32北京市市政工程总公司（集团）33中国葛洲坝集团公司
34中铁二十局集团有限公司
35中铁大桥局集团有限公司
36天津市建工集团（控股）有限公司37北京住总集团有限责任公司
38江苏苏中建设集团
39中铁十八局集团有限公司
40中国交通建设集团第二公路工程局41中铁五局（集团）有限公司
42江苏南通二建集团有限公司
43中铁十六局集团有限公司
44中铁建工集团
45浙江中成控股集团
46江苏南通四建集团有限公司
47中铁十三局集团有限公司
48中铁十九局集团有限公司
49中铁隧道集团有限公司
50中国建筑第四工程局
51中铁十四局集团有限公司
52中铁十五局集团公司
53中交第三航务工程局
54重庆建工集团有限责任公司
55中铁十一局集团有限公司
56中国第二十冶金建设公司
57广西建工集团
58江苏南通三建集团有限公司
59山东三箭集团
60云南建工集团总公司
61上海宝冶建设有限公司
62中国核工业建设集团公司
63长春建工集团有限公司
64龙元建设集团股份有限公司
65浙江展诚建设集团股份有限公司66陕西建工集团总公司
67广东中人企业（集团）有限公司
68青岛建设集团
69中国建筑第五工程局
70天津城建集团有限公司
71中国建筑第六工程局
72江苏中兴建设有限公司
73正太集团有限公司
74中铁六局集团有限公司
75中国建筑第七工程局
76中交第二航务工程局
77中国新兴（集团）总公司
78五洋建设集团股份有限公司79中铁十七局集团有限公司
80中国第二十二冶金建设公司81中铁电气化局集团有限公司82广厦建设集团有限公司
83山西建筑工程（集团）总公司84河北建工集团有限责任公司85中国第五冶金建设公司
86江苏江都建设工程有限公司87中交第四航务工程局
88中铁十局集团有限公司
89宝业集团股份有限公司
90浙江中设建工集团有限公司
91中铁八局集团有限公司
92福建建工集团总公司
93浙江舜杰建筑集团股份有限公司
94山西路桥建设集团有限公司
95中铁七局集团有限公司
96新疆建工(集团)有限责任公司
97北京公路桥梁建设公司
98中铁二十二局集团有限公司
99上海隧道工程股份有限公司
100中国第一冶金建设公司
全国设计院500强排名参考
1 上海现代建筑设计（集团）有限公司
2 中国建筑设计研究院
3 铁道第二勘察设计院
4 铁道第三勘察设计院
5 铁道第一勘察设计院
6 国家电力公司成都勘测设计研究院
7 铁道第四勘察设计院
8 长江水利委员会长江勘测规划设计研究院
9 中国石油集团工程设计有限责任公司
10 中讯邮电咨询设计院
11 国家电力公司中南勘测设计研究院
12 同济大学建筑设计研究院
13 中国石化工程建设公司
14 中国联合工程公司(机械工业第二、三、五中联西北...
15 中京邮电通信设计院(原信息产业部北京邮电设计院...
16 北京国电华北电力工程有限公司
17 上海市政工程设计研究院
18 北京市建筑设计研究院
19 深圳市建筑设计研究总院
20 中交第二公路勘察设计研究院
21 北京市市政工程设计研究总院
22 国家电力公司西北电力设计院
23 中冶集团武汉勘察研究院有限公司
24 国家电力公司西南电力设计院
25 中交第一公路勘察设计研究院
26 黄河勘测规划设计有限公司
27 国家电力公司华东勘测设计研究院
28 浙江省电力设计院
29 深圳市勘察测绘院
30 江苏省电力设计院
31 国家电力公司中南电力设计院
32 中冶集团北京钢铁设计研究总院
33 国家电力公司昆明勘测设计研究院
34 中国电子工程设计院
35 国家电力公司华东电力设计院
36 广东省电力设计研究院
37 大庆油田工程设计技术开发有限公司
38 中冶赛迪工程技术股份有限公司
39 国家电力公司西北勘测设计研究院
40 中国建筑西北设计研究院
41 国家电力公司东北电力设计院
42 中国石化集团洛阳石油化工工程公司
43 上海市机电设计研究院
44 山东电力工程咨询院
45 北京首钢设计院
46 中国冶金建设集团包头钢铁设计研究总院
47 武汉钢铁设计研究总院
48 中国石化集团上海工程有限公司
49 中国电子系统工程第四建设有限公司
50 广西电力工业勘察设计研究院
51 湖南省交通规划勘察设计院
52 广州市城市规划勘测设计研究院
53 河北省电力勘测设计研究院
54 中国寰球工程公司
55 北京国电水利电力工程有限公司
56 江苏省交通规划设计院
57 沈阳铝镁设计研究院
58 中国纺织工业设计院
59 中水东北勘测设计研究有限责任公司
60 四川省水利水电勘测设计研究院
61 中国航空工业规划设计研究院
62 华南理工大学建筑设计研究院
63 贵阳铝镁设计研究院
64 中国冶金建设集团马鞍山钢铁设计研究总院
65 中机国际工程咨询设计总院
66 北京市测绘设计研究院
67 南昌有色冶金设计研究院
68 天津水泥工业设计研究院
69 中国公路工程咨询监理总公司
70 中国建筑东北设计研究院
71 北京城建设计研究总院有限责任公司
72 河南省电力勘测设计院
73 中国建筑西南设计研究院
74 重庆市设计院
75 中国冶金建设集团鞍山焦化耐火材料设计研究总院
76 中水北方勘测设计研究有限责任公司
77 中元国际工程设计研究院
78 东南大学建筑设计研究院
79 山西省电力勘测设计院
80 广东省公路勘察规划设计院
81 中国天辰化学工程公司
82 中船第九设计研究院
83 上海市隧道工程轨道交通设计研究院
84 绍兴市建工建筑设计院有限公司
85 国家电力公司贵阳勘测设计研究院
86 胜利油田胜利工程设计咨询有限责任公司
87 中国石油集团工程设计有限责任公司东北分公司
88 黑龙江邮电规划设计院
89 中交第四航务工程勘察设计院
90 广东省建筑设计研究院
91 福建省电力勘测设计院
92 中交第三航务工程勘察设计院
93 江苏省邮电规划设计院有限责任公司
94 中国建筑技术集团有限公司
95 天津市建筑设计院
96 北京市电信规划设计院
97 中南建筑设计院
98 湖南省电力勘测设计院
99 北京机械工业自动化研究所
100 有色工程设计研究总院
101 中国市政工程西南设计研究院
102 信息产业电子第十一设计研究院有限公司103 西安长庆科技工程有限责任公司
104 北方设计研究院(中国兵器工业第六设计研究院）
105 上海市南供电设计有限公司
106 陕西省公路勘察设计院
107 安徽省公路勘测设计院
108 天津市市政工程设计研究院
109 新疆时代石油工程有限公司
110 深圳市城市规划设计研究院
111 中国成达工程公司
112 核工业第二研究设计院
113 上海林同炎李国豪土建工程咨询有限公司114 福建省交通规划设计院
115 中交第一航务工程勘察设计院
116 广西建筑综合设计研究院
117 四川通信科研规划设计有限责任公司
118 浙江省水利水电勘测设计院
119 江苏省地质工程勘察院
120 五洲工程设计研究院（中国兵器工业第五设计研究院...
121 德希尼布天辰化学工程（天津）有限公司122 清华大学建筑设计研究院
123 上海核工程研究设计院
124 浙江省工程勘察院
125 辽宁省交通勘测设计院
126 中材国际工程股份有限公司
127 广州市市政工程设计研究院
128 中国有色金属工业长沙勘察设计研究院129 深圳市邮电规划设计院有限公司
130 海洋石油工程股份有限公司
131 济南市建筑设计研究院有限责任公司
132 新疆生产建设兵团勘测规划设计研究院(农业部新疆...
133 福建省邮电规划设计院有限公司134 中国航天建筑设计研究院(集团）135 浙江大学建筑设计研究院
136 中铁大桥勘测设计院有限公司
137 中建国际(深圳)设计顾问有限公司138 中海石油研究中心
139 中国石油天然气管道工程有限公司140 中海物探工程勘察公司
141 机械工业部第四设计研究院
142 长江岩土工程总公司(武汉)
143 中交公路规划设计院
144 河南省交通规划勘察设计院
145 重庆市市政设计研究院
146 广州市设计院
147 香港华艺设计顾问（深圳）有限公司148 中国海诚工程科技股份有限公司149 中交水运规划设计院
150 核工业第四研究设计院
151 中国市政工程西北设计研究院
152 深圳市市政工程设计院
153 中国通信建设北京咨询设计有限公司154 东华工程科技股份有限公司
155 中油辽河工程有限公司
156 北京振冲工程股份有限公司
157 苏州市市政工程设计院有限责任公司158 内蒙古电力勘测设计院
159 北京市热力工程设计公司
160 贵州省交通规划勘察设计研究院
161 河南省地矿建设工程（集团）有限公司162 四川省建筑设计院
163 化学工业第二设计院
164 四川省蜀通岩土工程公司
165 云南省电力设计院
166 南京市民用建筑设计研究院有限责任公司167 铁道专业设计院
168 新疆维吾尔自治区建筑设计研究院
169 苏州市建筑设计研究院有限责任公司170 江苏省建筑设计研究院
171 武汉市建筑设计院
172 福州市规划设计研究院
173 福建省水利水电勘测设计研究院
174 水利部新疆维吾尔自治区水利水电勘测设计研究院
175 四川电力设计咨询有限责任公司
176 北京供电设计院
177 北京市煤气热力工程设计院有限公司178 深圳市电子院设计有限公司
179 北京市广联惠供用电工程设计有限公司180 北京中联环建文建筑设计有限公司
181 煤炭工业西安设计研究院
182 武汉市政工程设计研究院有限责任公司183 宁波市建筑设计研究院
184 青岛市勘察测绘研究院
185 中交第二航务工程勘察设计院
186 京鼎工程建设有限公司
187 江西省电力设计院
188 甘肃省水利水电勘测设计研究院
189 上海江南建筑设计院有限公司
190 中国冶金建设集团鞍山冶金设计研究总院191 辽宁电力勘测设计院
192 上海冶金设计研究院
193 哈尔滨工业大学建筑设计研究院
194 南京市建筑设计研究院
195 中国市政工程东北设计研究院
196 河北省水利水电勘测设计研究院
197 吉林省电力勘测设计院
198 中煤国际工程集团重庆设计研究院199 安徽省电力设计院
200 机械工业第一设计研究院
201 武汉东风设计研究院有限公司202 上海电力设计院有限公司
203 水利部上海勘测设计研究院
204 五环科技股份有限公司
205 新疆电力设计院
206 中国美术学院风景建筑设计研究院207 湖南省水利水电勘测设计研究总院208 安徽省水利水电勘测设计院
209 上海中房建筑设计有限公司
210 福建省建筑设计研究院
211 上海工程勘察设计有限公司
212 新疆公路规划勘察设计研究院213 杭州市建筑设计研究院有限公司214 江西省交通设计院
215 黑龙江省公路勘察设计院
216 云南省设计院
217 上海美特幕墙有限公司
218 深圳地质建设工程公司
219 湖北省水利水电勘测设计院
数学建模之火车客流量预测
目录 铁路旅客流量预测客 (1) 摘要 (1) 一．问题重述 (1) 1.1引言 (1) 1.2问题的提出 (2) 二．问题分析 (2) 2.1根据不同的限制条件整理数据，分析数据的分布 (2) 2.2利用问题一中的结论，建立数学模型 (2) 三．模型假设与符号说明 (2) 3.1.1模型假设 (2) 3.1.2符号说明 (2) 3.2.1模型假设 (3) 3.2.2符号说明 (3) 四．模型的建立与求解 (3) 4.1.1 数据分析处理 (3) 4.1.2利用信息增益的计算公式求出各个特征属性的信息增量 (4) 4.1.3 根据图表分析在不同的特征属性内部客流量的变化规律 (6) 4.1.3.1按车的种类分析 (6) 4.1.3.2按站点分析 (7) 4.1.3.3按时段分析 (8) 4.1.3.4按区间大小分析 (8) 4.2.1灰色预测 (9) 4.2.2问题分析与准备 (10) 4.2.3预测模型的建立 (12) 五．模型的优缺点 (13) 5.1 优点 (13) 5.2 缺点 (13)
六．参考文献 (14) 七． (14) 八．附录 (15)
铁路旅客流量预测客 摘要 铁路客流量预测，可以为制定合理的价格、改善客运站组织方式、优化铁路车辆资源配置、提高客运设备的服务能力提供帮助，对提高铁路客运运输效率具有重要的意义。 影响客流量的因素有很多，例如车次，时间，车站，区间，天气，节假日等。现在我们分析前四个因素对客流量的影响，我们首先引用信息熵概念来计算具体哪个因素对客流量的影响最大，并通过ID3算法生成决策树，根据所得生成树可以快捷方便的分析客流量规律。 在对原始数据进行研究分析后，车站对于客流量的影响最为显著，于是将车站这个因素选定为了主要变量，然后从这个主要变量着手，核心思想是通过对系统行为特征指标建立一组相互关联的灰色预测模型，预测系统中众多变量间的相互协调关系的变化，这种模型对于挖掘和利用原始数据有很好的帮助，同时参考了在问题一中所得出的客流量的一般规律，最终采用累减生成的放松得到了一组灰色序列以弱化数据的随机性和预测未来客流量。 关键字：信息熵ID3算法灰色预测模型 一．问题重述 1.1引言 随着《关于改革完善高铁动车组旅客票价政策的通知》的发布，高铁动车票价将根据市场情况自行定价。铁路部门为了保持市场的竞争力，实现利润最大化，需要了解日常铁路客运流量、淡旺季变动指数、冷热门线路的体情况，而其中对客流的预测是准确把握市场的首要条件，因此铁路客流预测的研究也成为铁路客运服务需要重点研究的方向。 然而铁路客流量受多种因素的影响，比如：“春运”期间铁路客流量骤增，导致铁路运力无法满足客户乘车需求，同时也给铁路客运组织带来巨大压力。在非节假日期间，一些冷门线路区间上座率不足，造成铁路车辆资源的浪费。因此铁路客流量预测，可以为制定合理的价格、改善客运站组织方式、优化铁路车辆资源配置、提高客运设备的服务能力提供帮助，对提高铁路客运运输效率要的意义。 1
铁路客流量预测
铁路客流量预测 铁路客流量预测 目录 一、摘要 (2) 二、选题背景与意义 (3) 三、模型建立与求解 (5) 3.1、ARIMA 模型 (5) 3.1.1、自回归移动平均模型 (6) 3.1.2、季节性预测法 (6) 3.1.3、模型求解 (7) 3.2、灰色预测模型 (12) 3.2.1 、GM(1,1)模型. (6) 3.2.2、模型检验 (8) 3.2.3、模型求解 (9) 四、模型分析与结论 (11)
4.1 、方法分析 (11) 4.2、模型缺点 (12) 五、附录 (12) 一、摘要 摘要：文章以铁路客流量的短期预测作为切入点，采用定量的时间序列分析方法，建立季节自回归综合移动平均（季节性ARIMA 模型）模型对时间序列进行量化分析。首先阐述基于该模型的预测的一般过程，即：平稳化处理、差分变换的阶数辨识、参数估计，时间序列模型的构建，然后利用标准 BIC 值，确定较适合的季节自回归综合移动平均模型，取得了较为理想的预测效果。同时运用灰色预测模型建立铁路客流预测模型，对我国铁路客运量进行预测，灰色模型的方法简单，适合在数据少的情况下预测短期客流量，对未来的结果有很好的预测效果。关键词：季节性ARIMA 灰色预测铁路客流量预测 二、选题背景与意义 宏观上来讲铁路客流预测是铁路客运系统合理规划的基础，只有在对规划年度客流的流量、流向、
流径进行合理预测与分析的基础之上，才能合理规划未来铁路客运系统的设施设备，合理安排运量，合理确定系统各阶段的发展目标使整个铁路客运系统与社会经济发展、生产力布局相适应，确保国民经济的正常发展。 微观层上来讲主要有以下三方面。一是铁路客 流量预测是铁路设备建设投资的重要依据。通 过对各项客流预测结果分析，可以合理确定研 究线路近期、中期、远期在路网中的功能和作 用，从而为新线建设、旧线改造和相关客运场 站技术设备修建与改造提供客观的依据。 二是铁路客流预测是编制铁路客流计划的基础。由于我国目前整体运能不足，再加上铁路运输自身的特点，在日常的客流运输组织中需要定期编制相应的客流计划，而准确的客流资料就是该项工作的基础，如果客流资料不完备就会造成运力资源分配的不平衡，从而致使客流滞塞及运力虚糜。 三是铁路客流预测是项目评价及投资估算的依据。铁路客运建设项目是否值得的投资，什么时候投资，投资规模如何，必须依据未来运量来确定。系统建成后，其寿命期内获利多少，也需要借助于逐年的未来运量才能估量和计算。如果没有科学、合
5.2客流调查与客流组织教学文案
5.2客流调查与客流组织 5.2.1 高铁客流调查 5.2.2.1高速铁路客流分类 1.从客流组成分 从客流的组成上分，高速铁路通道上的客流可分为基本客流、诱发客流及转移客流三类。 （1）基本客流 基本客流由既有线上符合高速条件的客流转移而来，它是高速铁路承担的主要客流，也是修建高速铁路的主要依据。 （2）诱发客流 诱发客流是由于通道运能的扩大、运输质量的提高以及运输环境的改善，促使人们增加出行而产生的客流。 （3）转移客流 转移客流是指由于运输通道内各种运输方式间的竞争，使得旅客由一种运输方式转到另一种运输方式，从而产生的客流。高速铁路在其有利的运距范围内，会将原来属于其他运输方式的客流吸引过来一定的比例；相反的，由于旅客选择的多层次性，也有一部分客流因高速列车停站少等因素而转向其他运输方式。双向转移体现了高速铁路在客运市场中的竞争力。 2.从空间范围分 从客流流动的范围上，根据其始发终到是否在通道上，通道上的客流又可分为本线客流和跨线客流。若以京沪通道为本线，则本线客流是指始发、终到站均在京沪通道上的客流；跨线客流则指部分或全部跨越本通道的客流，分以下三种情况： （1）始发站在通道以外到达本通道的客流。 （2）始发站在通道上而终到站在通道以外的客流； （3）始发站和终到站均在通道外但经本通道输送的客流。 3.按跨线客流输送方式分 如果单独分析跨线客流的输送方式，可将其分为直达客流和换乘客流两类： （1）直达客流 由跨线运行的高速列车承担的下高速线客流（高速直达客流），无需中途换乘。 （2）换乘客流 在高速线与既有线的接轨站换乘后到达目的地客流，根据换乘方向的不同，可分为普速列车换乘高速列车客流和高速列车换乘普速列车客流。 4.从其他层面分 从客流流动的数量（流量）上分，通道上的客流可分为大客流、中客流、小客流。 从客流流动的方向（流向）上分，通道上的客流可分为上行客流、下行客流等。 从客流流动的时间（流时）上分，通道上的客流可分为高峰客流、平峰客流、低峰客流等。 从客流流动的距离（流程）上分，通道上的客流可分为长途客流、中途客流、短途客流。 5.2.2.2高速铁路客运市场调查 随着铁路由卖方市场向买方市场的转变，我国的铁路市场调查正逐渐受到重视，已陆续开展了一些一定目的、一定区域的客运市场调查，使客运市场调查的内容逐渐充实丰富起来。例如对修建高速铁路进行的市场潜力预测调查、对铁路和公路竞争情况的短途客运市场调
铁路客运量预测方法
一、意义 1、设计铁路能力的依据。客运量是选定铁路主要技术标准的依据，而主要技术标准又决定着运输装备的能力，它不应小于调查或预测的客运量，以满足国家要求的运输任务； 2、是评价铁路经济效益的基础。客运量决定铁路的运营收入、运输成本等经济效益指标。客运量大，则收入多、成本低； 3、是影响线路方案取舍的重要因素。铁路选线中，出现大量的线路方案比较。若运量大，则投资大的方案中选，运营支出小。 总之，若调查或预测的客运量偏大，则铁路标准偏高，技术装备能力也偏高，因而投资较大。但运营后发现实际运量偏小，则会造成铁路能力闲置，投资浪费，由于运营收入少，铁路的经济效益必然降低；若调查或预测的客运量偏小，虽初期投资省，但运营后能力很快就会饱和，从而过早的引起铁路改扩建，追加投资增大，也不经济。 二、影响客运量的因素 直通吸引范围：等距离原则划定（“哪边近走哪边”），上下行分别勾画； 地方吸引范围：运价最低（运距最低）原则确定（“哪边花钱少走哪边”）。 随着社会经济的不断发展，客运量也在不断增加，因此，只有把握住影响客运量增长的因素，才能更好地预测出客运量的大小。影响因素主要有： 1、国家的政治、经济形势，国民经济的增长速度与发展战略，运价政策和旅客对运费的承受能力，这些因素，在预测远期运量时需加以考虑； 2、设计线在路网中的地位和作用，以及邻接铁路的布局和能力，都将影响直通客运量； 3、设计线沿线的资源情况，工矿、电力等大型企业的发展规划，农林牧副渔和乡镇企业的发展情况，以及城乡人口、人均收入的增长情况，也将影响地方客运量； 4、设计线沿线的公路、水运等交通状况和发展规划，将影响设计线分担客运量的比重； 5、突发事件的影响：疾病、自然灾害等。 三、客运量预测方法 定性预测方法是主要以预测人员的经验判断为依据而进行的预测。预测者根据自己掌握的实际情况、实践经验、专业水平，对未来货运发展前景的性质、方向和程度做出判断。其特点为:需要的数据少，能考虑无法定量的因素，比较简便可行。 定性预测方法：经济调查法（直接估算法：根据规划线吸引范围内的经济、人口、人均收入等情况，比照邻接铁路每天开行的旅客列车对数，直接估计规划线运营初期每天需要开行的列车对数，远期可按每隔若干年增加一对估算）、德尔菲法（专家调查法）、类推法（时间类推和局部类推）、头脑风暴法等。但这种方法往往在很大程度上取决于参加预测的人员的经验、专业理论水平以及所掌握的实际情况，因此存在片面性，准确性不高的缺点。 定量预测方法则是以历史统计资料和有关信息为依据，运用各种数学方法来预测未来客运市场需求情况，即未来的运量。定量预测方法最大的优点就是客观性，这类方法的预测精度和可靠性在很大程度上取决于数据的准确性和预测方法的科学性。 定量预测方法：时间序列法（移动平均法、指数平滑法、季节指数法、自回归分析、趋势外推法、灰色预测法）、影响因素分析法（回归分析法、系数法：乘车系数和产值系数）、四阶段法（交通生成、交通分布、交通方式划分、交通流分配）。 时间序列分析预测法是一种依据客运量的历史变化趋势，找出其随时间变化的规律，并通过数学模型来表示，然后根据模型来进行预测的方法。这种方法的主要优点是需要数据少、简便，只要所研究的运量时间序列的趋势没有大的波动，预测效果较好。这类方法的缺点是无法反映出运量变化的原因，对于影响运量变化的外部因素变化，如调整经济政策和发展速度而引起的运输需求的变动无法反映。 影响总运输需求的主要因素有很多，但具体的预测目标类型、范围是不同的，必须细致地分析其最
影响铁路客运量的因素分析
1994——2009年 影响铁路客运量趋势变动的 因素分析 学院工商管理 专业班级人力资源0910 学生姓名李川 学号0802091032
随着我国居民收入和生活水平的逐步提高旅客对铁路运输提出了越来越高的要求，铁路也面临越来越多考验。对铁路客运量进行预测分析已经成为市场经济体制对铁路客运日常组织工作的基本要求，对促进铁路客运的发展具有十分重要的意义。铁路运输系统是一个多层次、多因素、多目标、多属性的复杂的开放式大系统，一般来说铁路客运量与国民收入水平、经济发展水平、客运方式等因素有关，要弄清楚其中所有因素很不容易，因此寻找其中的规律并利用已知完全明确的信息用于铁路客运量的预测具有可行性和一定的现实意义。铁路客运量的准确预测是铁路旅客运输组织工作的重要基础和主要依据之一,准确预测铁路客运量是铁路运输企业面向市场、把握未来的重要保障。 一、变量选取 影响我国客运量的因素来自于方方面面，为了研究问题方便并结合我国现状，我找出几个可能影响铁路客运量的因素：铁路客运量，铁路线里程，铁路客运量，国内旅游人数。因为铁路线里程容易量化并反映了民航的客运能力所以选择它，人们出行是否选择火车可能受到收入和消费水平的影响，导致国民可能坐飞机。所以我选取了以上几个变量进行分析。
二、数据的收集与整理
三、多元统计分析模型的建立 设定模型如下： Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4 其中，被解释变量： Y——铁路客运量 解释变量： X1——国民收入 X2——民航客运量 X3——铁路线里程 X4——国内旅游人数 四、模型的检验、诊断和修正 （一）回归方程拟合优度检验、回归方程显著性检验和回归系数显著性检验 1、拟合优度检验 由表可知，修正R2=0.889，说明样本有很好的拟合优度。 2、F检验
高速铁路客运量预测方法选择_图文(精)
65 YUNSHUSHICHANG 2007/ 7 高速铁路客运量预测是项目规划和建设的依据, 也是经济效益计算的基础。目前常用的高速铁路客运量预测方法是四阶段法,其中最主要的方式划分预测又基本采用了Logit 模型。但由于Logit模型存在的某些特性会在一定程度上影响预测的准确性,因此在应用四阶段法进行预测时,必须分析和掌握这种特性, 以便选择适当的高速铁路客运量预测方法。 目前大部分高速铁路客运量预测所采用的预测方法(包括京沪高速铁路客运量预测主要由以下两部分内容组成: 一是以社会经济变量(各交通小区的GDP或人口和阻抗变量(各交通小区间的广义价格作为自变量预测研究区域内特征年度总的旅客 OD 交流量,预测一般采用重力模型; 二是用一个涉及多种运输方式的选择模型确定现有运输方式和新的高速铁路的出行份额和出行量,而且所有方式的出行份额加总为 100%。典型地,用于方式选择的是一个多元的 Logit 模型。 然而,由于 Logit 模型的非相关选择方案独立特性(IIA, 高速铁路的预测运量必须直接与现有方式间的运量份额比值成正比关系,因而使预测结果的准 确性降低, 这也是该方法最主要的缺陷。如果不进行改进, 该方法的模型运行结果就会出现如下情况:当一种现有运输方式本身占有较高的份额时,高速铁路从中得到的转移到运量份额也随之较高。例如,假设任意两个区域间的出行 50%是由小
汽车完成的,则采用该方法预测将会得到 50%的高速铁路运量份额是从小汽车转移过来的。分析我国现状的客流组成,这一情况实际上是不可能发生的。 为了减少非相关选择方案独立特性所产生的问题,某些预测采用了另外一种方法。该方法也是首先预测各种运输方式的合计 OD 客流量,然后用一个多层的 Logit 模型(NL来确定高速铁路和其他相关方式的市场份额。多层 Logit 模型 高速铁路客运量预测方法选择 □张康敏刘晓青
铁路旅客流量预测
摘要了解和预测铁路客流量对于铁路部门而言是实现利润最大化和保证市场竞争力的重要环节，本文通过对某铁路公司至2015年一月至2016年3月的客流情况进行研究分析，得出了铁路客流量的一般规律并构建了良好的客流量预测模型，借此实现对未来两周客流量的预测以及对车辆资源分配方案的优化. 问题一：根据旅客列车梯形密度表中包含的大量数据，利用图表分析法我们绘制了十二张包含饼图、折线图、散点图等多种形式的图表，这在一定程度上帮助我们很好地实现了客流规律的可视化展现.通过这些图表我们分析研究了不同种客运列车的优劣势、客运量的峰值规律以及站点与客运量的相关性，总结出了客流量的一般规律. 问题二：我们针对附件一所提供的大量数据进行了分类整理，将数据按照控制变量法的原则大致分为三类，即考察车站、车次、时间段三个变量对于客流量的影响.在对原始数据进行研究分析后，我们认为车站对于客流量的影响最为显著，于是我们将车站这个因素选定为了主要变量，然后从这个主要变量着手，我们基于MATLAB平台构建程序，程序的核心思想是通过对系统行为特征指标建立一组相互关联的灰色预测模型，预测系统中众多变量间的相互协调关系的变化，这种模型能够帮助我们很好地挖掘和利用原始数据，同时我们参考了在问题一中所得出的客流量的一般规律，最终采用累减生成的放松得到了一组灰色序列以弱化数据的随机性和预测未来客流量.当然，我们也采用了残差修正的衡量方法来对模型和预测结果进行了完善和校准. 问题三：为了求得铁路车辆资源配置方案的最优解，一方面考虑到问题二中对于未来两周客流量的预测，另一方面为了实现两个基本假设中对于客座率达到75%利润最大的假设，我们决定采用模拟退火算法来对结果进行优化，这可以帮助我们在减少算法耗时的同时得到一个符合生活实际的最优解. 一、问题重述 铁路部门为保持市场竞争力，实现利润最大化，需要了解日常铁路客运流量、淡旺季变动指数、冷热门线路.其中，为了准确把握市场，需要对客流进行充分的了解和预测.铁路客流量受多种因素影响.
关于铁路客运服务质量的调查与研究
关于铁路客运服务质量的调查与研究 【摘要】随着我国铁路里程的不断增加，我国铁路运输行业迎来的一个快速发展的时期。但是铁路里程快速发展的背后，铁路的客运服务质量却未能显著提升，为着力解决大多数旅客所关注的热点、难点、疑点问题，更好地服务于社会经济发展、服务于人民群众，本文通过调查与分析当前我国铁路客运的现状与发展趋势，提出加大基础设施建设、提高服务理念、完善服务标准、加强人员培训等提升铁路运输企业客运服务质量的措施，以完善我国铁路客运服务体系。 【关键词】铁路客运；服务质量；存在问题；建议 一、铁路客运服务概述 （一）铁路客运服务的定义 铁路客运服务是指为满足旅客和行李包裹托运人、收货人的需要，凡从事铁路旅客运输业务或与铁路企业签订合同的单位和个人与旅客、货主接触的活动及其内部经营活动所产生的结果。 服务的要点是：保证旅客在旅程中，以旅客需求为中心，提供安全舒适的乘载工具和良好的乘车环境，使旅客得到便捷的服务。具体表现在如下几个方面：买票便捷；旅行时间少；安全、正点率高；乘坐环境舒适；服务周到、态度好；票价合理。因此要求铁路客运供给方必须预防一切旅客伤亡责任事故，列车整点率不断提高；车厢内有现代化设备；招聘高素质的列车服务人员提供优质的服务；简化手续办理；规范收费、给予团体客票优惠；为方便旅客售票，为方便售票逐步全面推行网络售票、电话订票业务；优化列车开行方案，提倡高密度、多等级
列车班次，在一些大城市间开行“城际列车”“动车组列车”、“一站直达列车”、“夕发朝至”等精品列车；全面提高旅客列车的旅行速度和质量等。 （二）铁路客运服务的内容 铁路客运服务工作包括车站服务工作和列车服务工作两大部分。车站服务工作主要有候车室服务、问讯处服务、旅客乘降服务、广播宣传服务、小件寄存及卫生服务等，主要解决问询、候车、行包等一系列问题。列车服务工作内容有车厢服务、列车广播服务和餐车供应服务等。应最大限度满足旅客在旅行中物质和文化生活等方面的需要，要树立全心全意为人民服务的思想，坚持“全面服务、重点照顾”的原则，文明礼貌地为旅客提供优质服务。 （三）铁路客运服务的意义与作用 铁路客运承载着全国30%以上的客运周转量，在国家旅客运输中居于主导地位，对于国计民生也发挥着重要作用。随着社会主义市场经济的发展，人民生活水平的日益提高，对铁路客运的要求也不断提高。在社会主义市场化建设的新时期，铁路客运工作肩负着光荣的历史使命，承担着重要的责任，具有更为广阔的空间。 与其他行业中的企业一样，运输企业也开始重视面对顾客的服务。这是因为在竞争日益加剧的运输行业中，技术和产品的特征优势是短暂的，服务逐步成为产生产品差异的主要手段，服务代表了一个重大的潜在利润领域。每个企业无论是不是服务企业都不得不学会适应新形式的服务竞争。企业服务对运输企业而言主要有以下几个方面的意义： 1、企业服务能够全面满足顾客的需求，以获得企业的长远发展。运输企业为顾客提供服务，一方面是利用服务作为工具促进运输产品的交换，另一方面，也是更为重要的方面，是通过取得顾客的满意和信任来促进相互有利的交换，最终获取适当的利润和企业的长远发展。旅客和货主所感知到的运输产品是通过运输企业提供的位移产品和辅助服务两部分体现出来。运输企业只有通过提供辅助服务，才能将运输核心产品(旅客和货物的位移)的效用或利益充分发挥。运输企业提供的辅助服务是运输产品的组成部分，是运输产品的“软件”，是全面满足旅客
2018年铁路客运量预测探讨-实用word (2页)
本文部分内容来自网络，本司不为其真实性负责，如有异议请及时联系，本司将予以删除== 本文为word格式，下载后可编辑修改，推荐下载使用！== 铁路客运量预测探讨 铁路客运量预测探讨铁路客运量预测探讨铁路客运量预测探讨摘要 随着我国市场经济的不断发展,交通运输业已发展成为国民经济的基础产业,特别是铁路运输,在整个综合运输网络中发挥着至关重要的作用。但目前,铁路运输面临着运输数量和质量的双重压力,为解决铁路运输的“瓶颈”问题,促进我国经济的快速发展,我国铁路管理部门己立足于现有基础扩充运力,在既有路线上进行技改提速。运量一直是衡量提速成效的一项重要指标,也是铁路提速项目可行性研究的核心内容之一。本文就是在分析了国内外研究现状的基础上,对客运量预测进行了深入和系统的理论与方法研究,并开展了实际应用。 文章在借鉴已有研究工作的基础上,分为四部分对提速后的客运量进行研究,主要做了如下工作: ①第一部分即绪论,首先分析了国内外对客运量预测的研究现状,并从中找出预测方法中存在的问题与缺陷,从而确定了文章的研究方向。 ②第二部分包括第二、三两章,主要对我国既有线铁路提速的状况以及提速的必要性进行了介绍,分析了提速后运输需求产生的原因以及影响运输需求的因素,同时也阐述了提速后客流的形成和预测的基本原理。 ③第三部分为第四章,也是本文的核心部分。提速后的客运量由趋势客运量、转移客运量、诱发客运量三部分构成。由于其产生的机理各不相同,所以需采取不同的模型进行预测。首先建立了时间序列模型对趋势客运量预测,并应用多目标决策理论和计量经济学方法来计算铁路提速前与提速后客运市场的占有率,最后建立转移客运量与诱发客运量的预测模型。 ④第四部分即第五章。将预测模型应用到了实例当中,以京秦线为例进行了实例分析,对客运量进行预测,通过预测结果与实际结果的比较说明模型的合理性。为今后提速项目可行性研究提供一套科学、合理、可行的客运量预测方法。 关键词:提速;客流预测;运输需求;既有线 结论及展望 铁路的客运量预测是铁路系统规划及项目投资、建设的主要依据,也是每次进行铁路项目可行性研究中的重点研究内容。是决定项目效益的最关键因素之一,也是制定运营模式和行车组织方案的重要依据。本文在分析了国内外的研究现状之后,得出了目前客运量预测方法一些不足之处,原有的一些客运量分析方法已不能解决铁路提速后的客运量预测问题。铁路客运系统是一个综合的运输系统,其客流量的变化受诸多因素的影响,要使提速后的铁路客流量预测比较符合实际,必须采取能反映铁路与其他运输方式相互竞争、以及服务质量、旅行时间、旅行费用等综合因素的预测方法。铁路提速后远景客运量由趋势客流量、转移客运量、诱发客运量三部分构成,由于它们产生的机理不同,相应的影响因素也不相同,所以
B题 铁路旅客流量预测
B 题 铁路铁路旅旅客流量预测 一、背景 随着发改委发布的《关于改革完善高铁动车组旅客票价政策的通知》，高铁动车票价将由铁路总公司（下称铁总）根据市场情况自行定价的政策出台。铁路部门为了保持市场的竞争力，实现利润的最大化，需要了解日常铁路客运流量、淡旺季变动指数、冷热门线路的具体情况，而其中对客流的充分了解和预测是准确把握市场的首要条件，因此铁路客流预测的研究也成为铁路客运服务需要重点研究的方向。 然而铁路客流量受多种因素的影响，比如：“春运”期间铁路客流量骤增，导致铁路运力无法满足客户乘车需求，同时也给铁路客运组织带来巨大压力。在非节假日期间，一些冷门线路区间上座率不足，造成铁路车辆资源的浪费。因此铁路客流量预测，可以为制定合理的价格、改善客运站组织方式、优化铁路车辆资源配置、提高客运设备的服务能力提供帮助，对提高铁路客运运输效率具有重要的意义。 二、二、问题问题 请针对该铁路公司的ZD190(站)至ZD111(站)区段的客运专线完成以下任务： (1) 根据附件1，按车次、时段（小时）、车站、区间（两个车站之间）等条件分析客流规律。(2) 考虑相关因素的影响，构建客流量预测模型，并预测未来两周的客流量。 (3) 针对D02~D19，优化设计车辆配置及车站停靠方案。 三、要求 (1) 设计数据库（包括表、视图、报表）以实现上述分析。 (2) 设计并实现EXCEL 表中数据的自动导入功能。 (3) 将分析结果进行可视化展现。 四、说明 1. 附件1 提供了ZD190(站)至ZD111(站)区段客运专线2015年1月至2016年3月的旅客列车梯形密度表（文件名对应列车发车日期）。
城市轨道交通客流预测参数研究_图文(精)
城市轨道交通客流预测参数研究 陈必壮王忠强王祥 (上海市城市综合交通规划研究所上海市铜仁路33I号200040 摘要:在确定轨道交通客流预测研究对象的基础上,利用我国16个城市轨道交通客流预测资料,结合上海轨道交通发展实际,研究轨道交通客流预测参数构成, 重点对预测关键参数人均出行率、交通方式结构、高峰小时系数的变化规律及其特征进行了探讨。 关键词:城市轨道交通客流预测参数 1.前言 轨道交通客流预测对象包括:城际轨道交通、市郊铁路、城市轨道交通、磁悬浮等。铁路客流预测也在采用城市交通规划的预测技法进行预测。鉴于城市轨道交通(地铁、轻轨、郊区快轨以及城市内部的磁浮交通都进行过不同程度的客流预测。将本文研究的轨道交通界定为城市范围内的快速轨道交通。不包括铁路系统以及城市的有轨电车、和目前提出的城市快速公交系统。本文所研究的客流预测是为工程前期研究所进行的技术工作,而不是对运营期间客流的预测。从预测结果和实际的数据对比分析,轨道交通客流预测在理论方面还要提升研究深度,需要多种预测手段相结合,相互印证;在预测参数方面要加强对宏观参数的分析论证深度。本文主要针对轨道交通客流预测参数进行研究。 轨道交通客流预测参数构成 通过查阅和分析国外相关资料,国内(上海以外15个城市共32本轨道客流预测文本以及上海轨道客流预测文本35本,归纳轨道客流预测参数可分为四个等级共55个参数。按照在预测中起到的作用,可以将四个等级参数归结为两大类:一是关于预测工作开展的基础类参数,其作用是设定或确定社会经济背景和预测环境。另一
类是居民出行预测。其作用是得到全市交通需求情况,得到轨道交通客流预测结果。 在实际应用中,轨道客流预测参数存在问题有: (1经济社会的迅猛发展导致外部参数的取值与实际有很大偏差。轨道交通客流预测时很多这方面的参数都直接引用城市总体规划,而总体规划的编制本身是一个过程,往往许多变化都突破了城市总体规划,包括人口、经济增长等。 (2调查基础数据不够全面或者质量不高,导致参数选择不合理,基础数据的取值影响了轨道客流预测的参数标定。许多城市交通调查的内容不全面、样本量较小,不能全方位反映城市综合交通体系的总体特征。 (3轨道客流预测内部参数的取值与实际差别大。由于多方面的原因,轨道初期实际运营间隔大多都低于预测中的设定。如高峰小时列车间隔、运营速度、列车编组、票价水平等。 3.人均出行率参数讨论 3.1预测中使用的现状人均出行率 对16个城市在客流预测中使用的现状人均出行率进行统计。从现状人均出行率来看,各城市人均出行率在1.84.3.06次/日间,石家庄和珠海的人均出行次数大于3次,扣除这两个城市,各城市人均出行率在1.84—2.88次/日之间,平均值为2.32次/日。 城市规模对出行率的影响。一般认为城市建成区面积越大,居民出行距离越长,相应的居民中午较少产生回家及上班的工作出行,所以出行率相对较低。而城市越小,居民出行率相对较高,从统计来看,石家庄和珠海反应了这一特点, 而北京、上海的人均出行率统计低于上述16个城市的平均值也说明了这一点。季节对出行率的影响。哈尔滨调查夏季出行率为2.2次,日,而冬季为2.02次/日。说明在北方城市,冬夏季节由于气温差异大,气候对居民出行具有一定影响。