运量预测方法与应用.
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

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。
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

。
每 个风险 变量 有状
; … … ; , ,… ,
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.
1,
2 ,…
,
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
一
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。
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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。