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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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)