货运量预测
利用该模型对重庆市的货运量进行预测模拟，并与其它模型进行比较，结果表明本模型具有灵好的预测效果。〔关键词〕货运量预测可计算一般均衡(CGE)货运交通成本生产函数001: 10.3969/j.ìssn.1∞4-910X.却13.03.∞1〔中图分类号)F272.5文献标识码)A 引言地利用、产业 摘要： 为了对铁路货运量进行科学预测,在指数平滑、模糊移动、线性回归、灰色预测4种单一模型的基础上建立组合预测模型.结果表明:组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,并能提高其预测精度,预测结果可靠.与单一模型相比,该法具有较好的实用价值. 货运量,货运量是指运输企业在一定的时期内实际运送的货物数量，其计量单位为吨。不论货物运输距离长短或货物种类如何，凡货物重量达到一吨者，即计算为一个货物吨。货运量是反映运输生产成果的指标，体现着运输业为国民经济服务的数量。一定时期货运数量的大小，也是反映国力状况的 公路运输一般是指汽车运输，是一种机动灵活、简捷方便的运输方式。近年来随国家对其重视程度的提升，公路建设投资不断增长，我国公路货运市场得到了快速增长。根据数据显示，2019年我国公路建设投资完成2.16万亿元，同比增长1.3%；到2020年2月公路建设投资完成1071亿元。 关键词: 货运量, 短期预测, 时空因素, 频繁模式, 神经网络 Abstract: Considering spatial correlation in shipping network is an effective method to improve veracity of the short-term freight volume prediction.But the shipping network is much more complicated than the highway transportation. The high-dimensional data of shipping network cannot be used effectively.
铁路货运量预测方法组合研究 铁路货运量预测方法组合研究 摘要:本文将灰色系统理论和线性回归方法结合起来,对预测方法进行了深入具体的阐述.最后以四川省铁路货运量为背景展开了案例分析. 关键词:灰色系统理论,线性回归,预测 铁路运输是一个复杂的动态系统,在进行货运量预测时,需大量信息
机场货运吞吐量预测系统是一个复杂多变的系统，至今还没有一种普遍通用的方法。机场货运吞吐量预测从调查开始，需收集机场的业务量数据，包括历年机场货运吞吐量，进出港货物量等；同时应收集影响机场货运业务的社会经济资料。 摘要： 货运量是确定物流需求的一个重要指标，是为确定物流基础设施建设规模和制定各项相关政策决策的一个主要依据。货运量预测结果的合理性和可靠性将直接影响到物流基础设施的投资收益和相关物流企业的发展，并对地区资源合理的分配以及物流发展战略的制定都具用非常重要的意义。
Python：客运量与货运量预测-BP神经网络 212; Python:金融应用实例--隐含波动率预测项目 ：读取hdf文件过程问题 143; Python：字符型变量astype('category').cat.codes 字典映射关系存储以及应用 97
我国 公路货运量 统计据中国交通运输部数据显示，我国公路货运量1978年仅151602万吨，到2000年突破百亿吨达到1038813万吨，之后逐年稳步增长，到2014年达到最高峰3332838万吨， 2015年有所下降为3150019万吨。 铁路货运量与其彩响因素之间存在着复杂的非线性关系。传统的预测方法多 采用因果关系回归模型和时间序列模型，所建立的模型不能全面反映数据的内在 关系和复杂特性，不能充分地利用所有信息量。 铁路货运量预测及影响因素研究-铁路货运量作为铁路运输能力的重要体现,把握其未来发展趋势显得尤其重要。通过制定调节铁路货运量影响因素的政策来调控铁路货运量,能够提高铁路运输系统的运营效率,为铁路运输企业制定市场营销 建立预测方法根据货运量影响因素层次结构模型，分别将国民生产总值、工业生产总值、能源生产和消费总量、铁 路和公路运输线路长度、铁路和公路货运周转量、铁路和公路货物平均运距、铁路和公路运输工具数量、 国家铁路电气化里程、高速公路里程和
matlab中文论坛《matlab 神经网络30个案例分析》板块发表的帖子：案例8:grnn的数据预测—基于广义回归神经网络的货运量预测。
货运量,货运量是指运输企业在一定的时期内实际运送的货物数量，其计量单位为吨。不论货物运输距离长短或货物种类如何，凡货物重量达到一吨者，即计算为一个货物吨。货运量是反映运输生产成果的指标，体现着运输业为国民经济服务的数量。一定时期货运数量的大小，也是反映国力状况的 RBF神经网络在铁路货运量预测中的应用 - tljsjyy RBF神经网络在铁路货运量预测中的应用: 宋苏民 1 ，旷文珍 2 ，许丽 2 ，常峰 1: 1. 兰州交通大学 光电技术与智能控制教育部重点实验室，兰州 730070； 2. 兰州交通大学 自动化与电气工程学院，兰州 730070: RBF neural network applied to prediction of railway freight volumes
关键词: 货运量, 短期预测, 时空因素, 频繁模式, 神经网络 Abstract: Considering spatial correlation in shipping network is an effective method to improve veracity of the short-term freight volume prediction.But the shipping network is much more complicated than the highway transportation. The high-dimensional data of shipping network cannot be used effectively.
历史客运量数据为2014 年5月修订的数据。 短期和中期货运量预测 国际民航组织预测，就完成的货运吨公里而言，全球定期航空货运量的增长率将从2013 年的0.4% 反弹至2014 年的3.7%。根据IHS/Global Insight 的预测，2014 年，按照进出口量衡量的世界贸易实质将 中国航空物流行业发展前景预测 航空货运市场业务量增长预测 我国当前的经济正处在新常态的格局中，宏观经济加速转型，改革不断深化。供给侧结构调整和技术创新将不断推动国内经济发展。 关键词： 铁路货运量 粒子群优化算法 RBF神经网络 预测 : Abstract： Railway freight volume demand prediction plays a significant role in national and regional economic development planning and transportation management decision making.In order to improve the prediction accuracy and convergence rate, a kind of prediction model which is based on RBF neural network is established. 情人节Webinar：看AI+BI如何提高跨境物流货运量预测运营 亦策大数据分析 02-12 15:32 随着全球化的发展，国际贸易量越来越大，跨境物流业务的复杂度也越来越大，需求量大、变化多，订单类型变化、货运方组合港口组合越来越复杂。 波音公司一直预测，未来20年全球航空货运业的年均增长将达到5.8％，而最近的情况则显示，增长率更低了——今年上半年，全球航空货运量的增长