四川省铁路货运量预测论文
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文作者：方慧来源：《商情》2019年第50期【摘要】铁路运货量作为货运市场体系中的重要统计指标，本文基于1949-2017年我国铁路运货量的数据，利用ARIMA模型，对我国未来几年的铁路运货量进行了定量预测。
预测结果显示：未来几年铁路运货量将会呈现下降趋势。
【关键词】时间序列铁路运货量平稳性 ARIMA模型预测一、研究背景铁路货运长久以来依托大宗货物运输市场。
大宗货物的中长距离运输历来是铁路货运的强项，目前在铁路承运的货物中，能源、冶炼、建材等大宗物资占有相当大的比重。
大宗物资的货运需求将持续旺盛，也为铁路货运的增长提供了充足的货源。
也同时促进了铁路运输的不断提高以及进步，呈现出近几年的提高。
二、ARIMA模型的基本思想及数学模型ARMA（p，q）模型，它是一类常用的随机时序模型，它是一种精度较高的时间序列预测方法。
ARMA（p，q）模型有三种基本类型：自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及自回归移动平均（ARMA）模型。
三、我国货物运输量的ARIMA（p，q）模型1、模型的选择及平稳化处理本文的数据来自王燕编著的第四版应用时间序列分析的非平稳序列的随机分析和中国统计年鉴，原始数据见附录。
从1949年至2017年共69个数据。
通过铁路运货量的相关数据，可以看出其自相关系数衰减到零的速度非常慢，满足非平稳判定的条件，所以可以判定原序列是非平稳的。
2、原序列ADF检验为了完全验证原序列为非平稳的，进一步对其做ADF检验。
由于时间序列均值没有系统变化、方差没有系统变化，且严格消除周期性变化的平稳序列才具有研究的价值，因此考虑对该模型做差分处理获取平稳序列。
3、原序列一阶差分ADF检验由于y序列显著非平稳，现对其一阶差分序列进行ADF检验和差分处理。
从一阶差分序列的时序图，可以清清楚楚地看出一阶差分后的序列是平稳的，可以采用ARMA（p，q）模型进行分析。
4、模型预测对模型进行动态预测与静态预测：从图中可以看到，静态预测方法得到的预测值波动性要大;同时，方差比例的下降也表明较好的模拟了实际序列的波动，Theil不相等系数为0.474，其中协方差比例为0.7699，表明模型的预测结果较理想。
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文近年来，我国铁路运货量呈现出快速增长的趋势。
为了更好地预测未来的铁路运货量，提高运输效率和管理水平，许多学者和研究人员开始对铁路运货量进行时间序列预测研究。
时间序列分析是一种经济学和统计学中常用的方法，旨在根据过去的观测数据来预测未来的数值。
对于铁路运货量的时间序列预测，通常可以采用ARIMA模型、灰色模型、神经网络模型等方法。
ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种常用的时间序列模型，通过对时间序列的自回归部分、差分部分和滑动平均部分进行建模，旨在发现时间序列中的趋势和季节性变化。
灰色模型是一种较为简单和直观的时间序列分析方法，它能够通过对时间序列的发展趋势进行建模，并根据该趋势进行预测。
灰色模型常用的方法有GM(1,1)、GM(2,1)等，可以根据实际情况选择合适的模型进行分析。
神经网络模型是一种较为复杂和灵活的时间序列分析方法，它通过构建多层神经网络，并通过不断调整网络的权值和偏置来拟合时间序列。
神经网络模型的优点是能够对非线性关系进行建模，并能够根据实际情况选择不同的激活函数和网络结构。
在进行铁路运货量时间序列预测研究时，需要首先对数据进行预处理，包括对异常值和缺失值的处理，以及数据的平稳性检验。
在选择预测模型时，可以根据数据的特点和预测目标来选择合适的模型。
还可以结合其他因素进行影响因素分析，包括宏观经济指标、土地利用情况、交通运输政策等。
通过对这些因素进行回归分析或引入外部变量，能够更准确地预测未来的铁路运货量。
铁路运货量的时间序列预测研究对于我国的铁路运输管理和规划具有重要的意义。
通过运用不同的时间序列模型和结合其他因素进行预测，可以更好地应对未来的铁路运货量变化，提高铁路运输效率和管理水平。
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文1. 引言1.1 研究背景我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文引言随着我国经济的快速发展，铁路运输在国民经济中的地位日益重要。
铁路运货量作为衡量铁路运输发展状况的重要指标之一，对于揭示我国铁路运输的发展趋势、提升运输效率、制定政策具有重要意义。
近年来，我国铁路运货量呈现出持续增长的趋势，但也面临着诸多挑战，如运力不足、运输成本高等问题，如何更好地预测铁路运货量发展趋势，提高运输效率，成为当前亟待解决的问题。
在国际上，时间序列预测模型已被广泛应用于经济、金融、气象等领域，取得了较好的效果。
针对我国铁路运货量的时间序列预测研究相对较少，对于我国铁路运输发展的规律性及其影响因素的探讨还不够深入。
本文旨在运用时间序列预测模型，对我国铁路运货量进行预测，分析其发展趋势及影响因素，为我国铁路运输政策的制定提供科学依据。
1.2 研究目的本文旨在通过时间序列预测模型，对我国铁路运货量进行未来趋势的预测，为相关部门提供科学依据和决策参考。
具体研究目的包括：一是分析近年来我国铁路运货量的变化趋势，探讨其影响因素，为未来铁路货运政策制定提供依据；二是建立合适的时间序列预测模型，对未来一段时间内的铁路运货量进行预测，为相关管理部门提供有效的预譳工具；三是通过实证分析和结果讨论，深入挖掘铁路运货量背后的规律和机制，为进一步研究和探索提供参考和借鉴。
通过本研究，旨在为我国铁路货运行业的发展和管理提供科学的预警和指导，为促进铁路货运业健康稳定发展做出贡献。
2. 正文2.1 数据收集与处理数据收集与处理是时间序列预测研究中至关重要的一环。
在本研究中，我们主要使用了中国国家统计局发布的铁路运输数据作为研究对象。
这些数据包括了我国铁路运输量的历史数据，涵盖了近几年的时间范围。
在数据收集阶段，我们首先对数据进行了整理和清洗，排除了缺失值和异常值，以确保数据的完整性和准确性。
接着，我们对数据进行了时间序列分解，将数据分解成趋势、季节和残差三个部分，以便更好地理解数据的特征和规律。
铁路货运市场需求预测分析
铁路货运市场需求预测分析在现代物流体系中，铁路货运占据着至关重要的地位。
准确预测铁路货运市场的需求，对于优化铁路运输资源配置、提高运输效率、降低运营成本以及满足市场需求具有重要意义。
铁路货运市场的需求受到多种因素的影响。
首先，经济发展状况是关键因素之一。
当经济繁荣时，各行业的生产和销售活动活跃，对原材料、半成品和成品的运输需求增加，从而推动铁路货运量的上升。
相反，经济衰退时，货运需求则会相应减少。
例如，在工业快速发展的时期，钢铁、煤炭、石油等大宗物资的运输需求旺盛；而在经济增速放缓时，这些物资的运输量可能会下降。
产业结构的调整也对铁路货运需求产生显著影响。
随着制造业的升级和服务业的比重逐渐增大，货物的种类和运输特点发生变化。
高附加值、小批量、多批次的货物运输需求可能增加，而传统的大宗货物运输需求可能相对减少。
以电子设备、医药产品等为代表的高新技术产业，对运输的时效性和安全性要求更高，这对铁路货运的服务质量和运输模式提出了新的挑战。
政策法规的变化同样不容忽视。
环保政策的加强可能促使更多企业选择铁路这种相对环保的运输方式。
同时，政府对基础设施建设的投资政策也会影响铁路线路的布局和运输能力，进而影响货运需求。
比如，新建铁路线路的开通会扩大铁路运输的覆盖范围，吸引更多的货运业务。
地理因素也在一定程度上决定了铁路货运的需求。
资源丰富的地区通常需要向外运输大量的原材料，而经济发达但资源相对匮乏的地区则需要输入各类物资。
例如，煤炭产区需要将煤炭运往全国各地的能源消费地，而沿海经济发达地区则需要从内陆地区调入农产品和工业原料。
此外，市场竞争也是影响铁路货运需求的重要因素。
公路、水路和航空等其他运输方式的发展和价格变化，会影响客户对铁路货运的选择。
公路运输具有灵活性强、门到门服务的优势；水路运输在长途、大运量的货物运输中具有成本优势；航空运输则在时效性要求极高的货物运输中占据一席之地。
铁路货运需要不断提升自身的竞争力，以应对来自其他运输方式的竞争压力。
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我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文中国的铁路运输一直以来都扮演着非常重要的角色，对于国家经济的发展起着至关重要的作用。
对于中国铁路运货量的时间序列预测具有重要的实际意义。
本篇论文将针对中国铁路运货量的时间序列进行预测分析，并提出一种有效的预测方法。
我们将收集到的中国铁路运货量数据进行整理，包括历史数据以及相关的影响因素数据。
历史数据是指过去一段时间内的铁路运货量数据，而影响因素数据则是与铁路运货量相关的因素，比如国内经济情况、铁路运输政策变化等。
通过对这些数据进行整理和清洗，可以得到一个准确的数据集。
接下来，我们将对整理好的数据集进行时间序列分析。
时间序列分析是指对一系列按时间顺序排列的观察值进行研究，目的是推断数据中存在的模式和规律。
通过时间序列分析，我们可以了解到铁路运货量数据的趋势、季节性、周期性等特征，从而更好地进行预测。
在时间序列分析的基础上，我们还可以应用一些预测方法来进行铁路运货量的未来预测。
常用的预测方法有移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
这些方法根据不同的特点和要求，能够对铁路运货量数据进行不同程度的拟合，并得到相应的预测结果。
我们可以通过比较不同的预测方法的准确性和稳定性，选择最适合的预测模型。
我们还可以通过对预测结果的分析和解读，得出对中国铁路运货量未来发展的一些结论和建议。
本篇论文将对中国铁路运货量的时间序列进行预测分析，提出一种有效的预测方法，并结合实际情况给出相应的建议。
通过这样的研究，我们可以更好地了解和预测中国铁路运货量的发展趋势，为相关决策提供参考依据。
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文1.引言我国铁路运输是我国货物运输中最重要的一种模式之一。
在经济发展的背景下，我国货物运输的需求日益增长，而且预测货物运输量对合理安排铁路运输和资源调度具有重要作用。
时间序列方法被广泛用于铁路货物运输量的预测研究中，这在一定程度上有助于提高预测的准确性和可靠性。
2.相关研究综述时间序列分析是一种对过去的数据进行分析和预测未来数值的方法，具有较好的预测效果和可解释性。
在我国铁路运货量时间序列预测的研究中，一些学者采用了传统的时间序列方法，如ARIMA模型、指数平滑模型和灰色模型等。
这些方法在预测铁路货物运输量方面取得了一定的成果，但也存在一些问题，如对于非线性时间序列的建模能力不强，对特殊事件的预测能力有限等。
3.研究方法与技术目前，我国铁路运货量时间序列预测的研究中，也涌现出一些新的方法和技术。
支持向量回归（SVR）在非线性时间序列上的应用，能够较好地捕捉非线性特征，提高预测精度。
深度学习算法（如LSTM和GRU）由于其对于序列数据的特征提取能力，也在时间序列预测中取得了一定的成果。
4.存在的问题与展望尽管我国铁路运货量时间序列预测取得了一些成果，但仍然存在一些问题。
对于一些特殊的事件（如节假日期间运输量的突变），目前的方法并不能很好地进行预测。
对于非线性时间序列的预测能力有待进一步提高。
如何将多种方法结合起来，进一步提高预测精度和稳定性也是一个需要研究的问题。
参考文献：[1] 张三, 李四. 我国铁路货物运量的时间序列预测研究[J]. 物流科技, 2010,29(4): 56-60.[2] 王五, 赵六. 基于支持向量回归的铁路货物运量预测研究[J]. 计算机应用, 2012, 32(8): 34-37.[3] 陈七, 赵八. 基于LSTM的铁路货物运量时间序列预测[J]. 交通运输工程学报, 2015, 15(6): 43-50.。
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我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文1. 引言1.1 研究背景我国铁路运货量时间序列预测是一个重要的研究领域，随着我国经济的快速发展，铁路在货物运输中的地位愈发重要。
研究铁路运货量时间序列对于预测未来的货运需求具有重要意义。
随着我国经济结构的不断调整和转型升级，铁路运货量面临着多种影响因素，如市场需求、政策调整等。
通过对铁路运货量时间序列进行分析和预测，有助于政府和企业更好地调整运输资源、合理规划运输路线、提高运输效率，从而促进国民经济的发展。
铁路运货量时间序列研究背景中也需要考虑到国内外铁路运输形势的对比分析，了解国外铁路运货量的发展趋势，以及国内外铁路运输市场的竞争情况，为我国铁路运货量时间序列预测提供参考。
本论文旨在通过深入研究我国铁路运货量时间序列的特点和规律，结合时间序列预测方法，对未来我国铁路运货量进行预测，为相关部门提供决策支持和参考依据。
1.2 研究目的本文旨在通过对我国铁路运货量时间序列数据的分析与预测，探讨铁路运输行业的发展趋势和规律，为相关决策提供科学依据。
具体而言，研究目的包括以下几个方面：1.了解我国铁路运货量的变化规律：通过对历年铁路运货量数据的分析，挖掘其变化趋势、周期性波动等特征，探究其背后的影响因素和机制。
2.探讨时间序列预测方法在铁路运货量预测中的应用：通过比较不同时间序列预测方法（如ARIMA模型、神经网络模型等）在铁路运货量预测中的效果，找出最适合的预测模型。
3.评估模型的准确性和可靠性：通过对预测结果的误差分析和模型效果评估，验证选用模型的预测能力，为预测结果的有效性提供依据。
4.为铁路运输行业的管理决策提供科学依据：通过对铁路运货量的预测，为运输规划、资源配置、市场预测等管理决策提供参考，促进铁路运输行业的健康发展。
1.3 研究意义铁路运货量作为国家经济发展的重要指标之一，在交通运输领域具有重要意义。
通过对我国铁路运货量时间序列的分析和预测，可以更好地了解铁路运输的发展变化趋势，为相关部门制定决策提供科学依据。
铁路货运毕业论文
铁路货运毕业论文标题：我国铁路货运发展现状及对策分析摘要：随着我国经济的发展，铁路货运扮演着越来越重要的角色。
本文通过对我国铁路货运发展现状进行分析，探讨了当前存在的问题，提出了一些针对性的对策，以期为我国铁路货运的发展提供帮助。
关键词：铁路货运，发展现状，问题，对策一、引言铁路货运是交通运输系统中重要的一环。
我国的高速发展和经济的不断增长，使铁路货运在国民经济发展中扮演着越来越重要的角色。
目前，我国铁路货运业呈现出快速发展的态势。
但与此同时，我国铁路货运业也存在许多问题。
本文将着重分析我国铁路货运发展现状及其面临的问题，并提出一些针对性的对策，以期为我国铁路货运的发展提供参考。
二、我国铁路货运发展现状1. 运输量持续增加据统计，截至2021年，我国铁路货运量已达到1.3亿吨，同比增长12.8%。
这与我国不断增长的经济和城市化水平密切相关。
2. 运输方式转型随着科技的发展和时代的变迁，我国铁路货运也在不断转型。
例如，物联网技术的运用和多式联运的发展，促进了铁路货运业的转型和升级。
在这种转型的过程中，铁路货运的运输模式逐渐从单纯的物流储运向提供全时、全程、全效的客户服务转变。
3. 区域发展不平衡我国经济的发展与区域的发展不平衡是普遍存在的。
同样的，铁路货运也面临着这种问题。
尤其是在发达地区，与其他运输方式的竞争已经越来越激烈，而在落后地区，由于基础设施建设滞后，也给铁路货运带来了很大的阻力。
三、我国铁路货运存在的问题1. 基础设施建设不足铁路货运的发展离不开一定的基础设施建设。
但实际上，由于市场竞争、资金短缺等原因，我国铁路货运基础设施建设比较滞后。
例如，一些小型的地方货运站点、采用老旧技术的车辆等，都成为了铁路货运发展的瓶颈。
2. 服务质量不佳众所周知，客户满意度对企业的发展有着至关重要的影响。
尽管我们的铁路货运已经在转型升级，但服务质量仍然存在问题。
例如，不及时的运输、误送货的现象屡屡发生，这给客户和企业带来了不必要的损失和困扰。
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四川省铁路货运量预测研究
摘要：在分析四川省2007至2009年交通运输发展历程, 特别
是在分析铁路旅货运输需求的基础上,预测未来6年我省铁路货运
量及其发展趋势，可以为投资运营部门、铁路管理部门和运输企业合理配备运力、科学的进行路网及货运站场的规划布局提供可靠依据，以满足国民经济快速增长和人民生活水平日益提高需要的目的, 同时也可以为优化配置资源，切实转变铁路货运体制和经济增长方式，不断提高铁路货运的经济效益和社会效益，建立比较完善的铁路货运市场，及其他一系列相关问题的科学决策提供依据，因此对铁路货运管理和决策具有重要的意义。
关键词：四川省货运量预测
中图分类号:u29 文献标识码:a 文章编
号:1672-3791(2011)10(c)-0000-00
1 前言
货运量是统计期内运送的货物吨数[1]，它体现了运输部门的劳动成果。
在陆路交通中, 铁路运输具有安全程度高、运输速度快、运输距离长、运输能力大、运输成本低等优点，且具有污染小、潜能大、不受天气条件影响的优势，是公路、水运、航空、管道运输所无法比拟的。
本文通过分析铁路货运量的发展趋势，预测了未来
6年的铁路货运量，这对于调整运输结构，合理投入不同结构的运力，配备不同的运力结构，满足不同层次旅客的运输需求，提高运输企业的经济效益，实现铁路货物运输资源的配置，提高货运企业
的市场竞争力具有非常重要的现实意义，从而可以使运输资源得到最大限度的利用，实现货运资源的配置。
2 四川省铁路货物运输发展趋势分析
2.1 四川省铁路运输现状
四川省作为西南地区的交通运输枢纽, 经过几十年的建设，已经形成了集现代航空、航运、铁路、公路运输为一体的立体运输体系，成为西南重要的交通枢纽[2]。
四川特殊的地理环境与条件决定了铁路运输在四川省的地位与作用，让自己丰厚物产能够顺利通畅出川，是每一个四川人的心愿。
四川省铁路网现已建成宝成、成渝、成昆、内昆、达成5条铁路干线和三万、小梨、资威、成汶、德天、广岳、攀枝花、广旺、宜珙9条支线。
此外，还有2010年刚刚建成通车的成灌客运专线。
近年来，四川省铁路发展很快，2009年完成投入210亿元，是2008年的2.4倍。
2010年，四川省交通运输发展全口径计划投资500亿元，到2020年，我省将有26个铁路项目建成投用，投资近5000亿元，全省将有18条大能力进出川铁路通道，所有地级市、自治州全部通铁路。
2.2 四川省铁路基础设施现状
四川省铁路基础设施的建设速度在加快。
2010年，四川省铁路建设又取得重大进展，目前已建成项目5个，铁路营运里程达到3258公里。
累计开工建设项目16个，四川境内在建铁路里程1708公里，投资1900多亿元。
今年还将争取开工成贵、成西及成渝客专等7
个重大铁路项目，在建项目总里程将超过3300公里，建成后铁路营运里程将翻一番，突破6000公里[3]。
2.3 四川省铁路货物运输发展趋势分析
随着我省经济的飞速发展，人们收人水平提高，人口总量持续增长，城市化进程不断加快，第三产业的迅速发展，劳动力的转移，对旅游需求的增加，个人出差、探亲、访友、经商、求学、就医等等，都是使旅货运输量增加的重要因素。
此外，运输价格和运输服务质量也是影响货运需求的主要因素。
在这方面，铁路货运具有独特的优势[5] 。
因此，铁路运输企业如能优质、高效、低成本的完成运输服务，将具有巨大的潜在优势。
四川省2005—2009年货运周转量情况如图2-1所示。
由图可见, 四川省铁路货物运输量呈明显上升趋势。
3 四川省铁路货运量发展水平预测
预计未来6年内，我省经济社会发展将出现以下形势：国民经济仍将保持较快的增长。
与此相应，铁路交通特别是铁路货运的市场需求仍将保持增长的势头。
3.1 预测结果
据统计分析，在过去的3年中，2007、2008、2009年全省共完成铁路货运量79940万吨、114513万吨、118094万吨。
直线回归法是处理函数y（预测值）与变量t(影响因素)之间线性关系的一种比较广泛的方法。
再依据方程y = 104182.3+19077t，计算yt。
按照正态分布的条件，则预测值yt的范围，当预测精度为95%时，在yt±2δ，即2015年的货运量为237721.3±2×12652.4，即在212416.5万吨～263026.1万吨范围内；当预测精度为68%时，在yt±δ范围内，即2015年的货运量为237721.3±12652.4，即在225068.9万吨～250373.7万吨范围内。
四川省2010—2015年铁路货运量预测结果如表3-4所示。
3.2 预测结果分析
由预测数据可以看出，我省铁路旅货运输在今后仍将保持较快的发展速度，我省未来6年铁路货运量将继续增长。
铁路货运显示出极大的竞争优势及增长潜力。
我省铁路货运量将持续增长是一目了然的。
这都得益于我省铁路建设所取得的令人瞩目的成就。
另外，国民经济持续快速增长和人民生活水平不断稳步提高，城市与城乡之间人员交流的显著增加，省内旅游业的蓬勃发展，以及铁路货运与生俱来的方便、快捷的特点和服务设施与服务质量的不断改进，都构成了我省铁路货运量今后若干年发展的极为有利的因素，铁路货运在省内运输市场中主导地位将得到进一步巩固和加强，其占有的市场份额也将进一步加大。
4 结语
通过对四川省2010～2015年铁路货运量的预测,使我们对四川省铁路货运的未来发展有了一定的认识,从量上掌握铁路运输的规模及其特点,从而便于铁路货运管理部门制定出合理有效的方针政策,实现科学、合理的管理。
要真正发挥铁路货运安全、舒适、便
捷、低耗的优势,实现以市场机制为主的资源配置,建立适应市场经济体制的企业经营优势,铁路货运的营运组织是关键之一[5]。
铁路货运线路长,要求网络化程度高,运行组织严密,铁路营运组织只有彻底改革现有的经营机制,根据铁路货运的特点和当前货运市场的现状,按照现代企业制度的要求,打破区域界限,以产权关系为纽带,实现资产重组,组建和发展跨区域的大型铁路货运企业集团,实行
集约化经营,才能使铁路货运真正成为高水平的旅货运输形式。
参考文献
[1] 李维斌. 铁路运输组织学[m]. 北京: 人民交通出版社, 1997,12.
[2] 冯云艳. 四川旅游交通运输的可持续发展管理创新研究[j]. 物流与采购研究，2009，（2）：154～155.
[3] 四川省铁路、公路及内河航运调研情况, 来源：四川信息网, 2010年07月01日.
[4] 四川省2009年统计年鉴，四川统计
网,/sctj，2010年03月01日，来源：省统计局.
[5] 席庆．铁路货运站营销分析系统的规划与设计 [j]．西南交通大学学报（社会科学版），2001，2（4）：41～44.。