货运量预测

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基于改进引力模型的航空货运量预测
《科技和产业》2025年第6期61-65,共5页王超峰 曲俊霏 
航空货运是现代交通物流体系中的重要组成部分,近年来随着航空货运业的不断发展,货运量持续增长。因此,准确预测航空货运量对于航空运输业的发展和运营至关重要。为科学预测城市之间航空货运业务量,综合考虑城市经济发展水平,机场设施...
关键词：灰色预测 改进引力模型 航空网络 
基于Informer神经网络的福建省货运量预测
《山东交通学院学报》2025年第1期16-23,共8页燕学博 钟凯彬 
福建省数字城乡融合发展科技经济融合服务平台项目(KY320389)。
为准确预测货运量,以福建省货运量为研究对象,分别从产业结构水平、经济发展水平、物流发展水平和人文因素等4个方面选取货运量的主要影响因素,以1978—2022年福建省货运量及货运量影响因素数据构建数据集,基于Informer神经网络构建货...
关键词：货运量 预测 Informer神经网络 交叉验证法 
基于施工天窗日的重载铁路货运量预测
《铁路通信信号工程技术》2025年第1期28-34,83,共8页周瑾 刘子扬 刘永壮 马锐 
国家重点研发计划资助项目(2023YFB3907300);中国神华能源股份有限公司科研项目(SHGF-22-02)。
货运量是重载铁路运输日常管理最重要的指标之一,基于重载铁路运输大数据分析平台,针对重载铁路货运生产调度中每日货运量预测的问题,考虑不同线路施工天窗对货运量的影响,构建基于LSTM的货运量预测模型。建立某厂矿铁路集团、子公司货...
关键词：重载铁路 货运量 长短记忆模型 施工天窗 
基于GM(1,1)-SVM模型的货运量预测研究
《广州航海学院学报》2024年第4期53-58,共6页周小琬 赵影 朱江洪 杨强 
重庆市自然科学基金面上项目(2022NSCQ-MSX2158);重庆交通大学科研启动项目(F1210016)。
针对目前铁路运输货运量预测在精度方面的不足,考虑铁路货运量的非线性特征,基于灰色模型(Grey Model(1,1),GM(1,1))、支持向量机模型(Support Vector Machine,SVM),建立灰色支持向量机模型(GM(1,1)-SVM)。以2021—2023年西部陆海新通...
关键词：货运量预测 GM(1 1)模型 支持向量机 组合模型 西部陆海新通道 
基于多元Logit模型下公路交通中货运量预测方法研究——以建材物流园区为例
《人民公交》2024年第24期182-184,共3页韩君如 
本研究以“四阶段法”为基础,构建了适用于物流园区周边公路交通网络中货运量预测的多元Logit模型,应用所构建的模型对某地区典型大型建筑材料物流基地的交通需求进行分析,量化评估了物流运输需求对周边交通基础设施的影响。研究结果表...
关键词：多元Logt模型 货运量 公路交通网 物流园区 
常州市铁路货运发展策略研究
《价值工程》2024年第32期8-11,共4页黄腾 
本文基于常州市铁路货运量及铁路货运设施现状调查的基础上,分析了常州市铁路货运存在问题,并对常州市未来铁路货运量进行预测。依据现状分析与运量预测结果,结合城市总体规划及产业布局,提出了常州市铁路货运发展策略,为常州市铁路货...
关键词：铁路货运 货运量预测 发展策略 
基于GM(1,1)-NGO-SVM模型的浙江省铁路货运量预测研究
《运筹与模糊学》2024年第5期561-570,共10页余佳辉 
铁路货运量作为货运物流领域的核心衡量指标,其精准预测对于优化货运资源配置、指导铁路部门运营决策具有重要价值。单一预测模型在预测实践中,往往存在信息全面性不足的问题。为了提高铁路货运量预测的精准性,本文创新性提出了一种基于...
关键词：货运量预测 灰色预测模型GM(1 1) 北方苍鹰算法 支持向量机 
中老铁路货运增量市场空间预测研究
《铁道运输与经济》2024年第10期142-147,156,共7页叶玉玲 罗晋 朱资岳 李凌波 
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(K2022X027,P2022X023)。
中国与东盟国际贸易呈现不断扩大的合作规模,中老铁路的建设对于加强中老两国之间的贸易和物流往来具有积极影响。基于中老铁路货源特征调查情况和中老两国双边贸易额的发展趋势,采用灰色预测模型预测了中老两国2023—2027年期间的货运...
关键词：中老铁路 灰色预测 LOGIT模型 货运分担率 货运量预测 
基于SVR模型的中国铁路月度货运量预测研究
《物流工程与管理》2024年第10期52-54,58,共4页周小丽 
铁路运输作为综合交通运输体系的一部分,需要优化升级以满足高质量发展的要求。对铁路短期货运量进行预测分析,有助于扩展货运研究领域,进一步了解铁路短期货运现状,明确发展趋势。文中利用中国铁路月度货运量数据(2017-2024年),通过定...
关键词：货运量预测 皮尔逊相关分析 SVR 
基于SARIMA-SVR模型的铁路货运量预测方法被引量：2
《铁道运输与经济》2024年第9期83-94,共12页钱名军 李明鲡 黄鑫 
兰州交通大学青年基金项目(2014029);甘肃省教育厅高等学校创新基金项目(2020A-038);甘肃省教育厅双一流重大科研项目(GSSYLXM-04)。
鉴于铁路货运量受多种外部因素影响呈现显著的随机波动特征而难以准确预测,提出了SARIMA-SVR预测模型。首先,对全国铁路月度货运量序列进行季节时间序列(SARIMA)建模,得到模型的初始预测值及预测残差。其次,构建支持向量机(SVR)回归预...
关键词：铁路运输 货运量预测 SARIMA-SVR模型 季节性时间序列 支持向量机 
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