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基于模糊時間序列分析的廣鐵集團(tuán)貨運(yùn)量預(yù)測

發(fā)布時間:2020-05-09 14:46
【摘要】::鐵路貨運(yùn)量是鐵路生產(chǎn)組織運(yùn)營的主要依據(jù),貨運(yùn)量預(yù)測結(jié)果的合理性、可靠性直接影響了鐵路運(yùn)輸?shù)男?對制定未來鐵路運(yùn)輸發(fā)展戰(zhàn)略、合理利用鐵路貨運(yùn)資源、充分發(fā)揮鐵路運(yùn)輸設(shè)施的效益都有著重要的意義。 本文以廣鐵集團(tuán)貨運(yùn)為例,在對其貨運(yùn)量進(jìn)行定性及定量分析研究的基礎(chǔ)上,提出了適合其生產(chǎn)實際的貨運(yùn)量預(yù)測方法——模糊時間序列模型。此方法與傳統(tǒng)預(yù)測模型不同的是,預(yù)測結(jié)果不是具體的數(shù)值,而是一個可能范圍區(qū)間。并且在原方法的基礎(chǔ)上,對模型進(jìn)行了改進(jìn),使之更適合鐵路貨運(yùn)的實際情況。該方法適應(yīng)于鐵路貨運(yùn)量短期復(fù)雜的貨運(yùn)變化,為鐵路組織及運(yùn)營提供了數(shù)據(jù)依據(jù)。 本文分為七個部分:第一部分闡述了論文背景及選題意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、研究內(nèi)容及研究方法;第二部分對現(xiàn)有的貨運(yùn)量預(yù)測方法進(jìn)行了介紹及分析評價,提出對廣鐵貨運(yùn)量的分析預(yù)測采取定性分析和定量分析相結(jié)合的辦法;第三部分對廣鐵集團(tuán)近幾年的貨運(yùn)現(xiàn)狀進(jìn)行了定性分析,包括了貨運(yùn)量整體變化趨勢、貨物品類結(jié)構(gòu)變化趨勢、管內(nèi)三省具體貨運(yùn)情況和主要貨運(yùn)站貨運(yùn)情況等四個方面的內(nèi)容,之后總結(jié)了影響廣鐵集團(tuán)貨運(yùn)量變化的因素;第四部分介紹了對廣鐵集團(tuán)貨運(yùn)量預(yù)測所采用的模糊時間序列模型,并在原模型基礎(chǔ)上提出了改進(jìn),分別是對目標(biāo)函數(shù)的改進(jìn)和對季節(jié)波動量的修正;第五部分以廣鐵集團(tuán)管內(nèi)株洲北站貨物發(fā)送量和廣鐵煤炭運(yùn)量為例,采用模糊時間序列模型及其改進(jìn)算法進(jìn)行預(yù)測,并驗證了模型及其改進(jìn)的有效性;第六部分分析了廣鐵集團(tuán)貨運(yùn)當(dāng)前所面臨的問題,并對其未來貨運(yùn)發(fā)展提出了運(yùn)營對策;第七部分為結(jié)論與展望,總結(jié)了本文的研究工作,對未來需要進(jìn)一步研究的問題進(jìn)行了展望。
【圖文】:

廣鐵集團(tuán),貨物到達(dá),貨運(yùn)量


3.2.4主要貨運(yùn)站貨運(yùn)量分析本文收集了廣鐵集團(tuán)2012年1月到12月間的車站貨運(yùn)量數(shù)據(jù),并以此為依據(jù)對廣鐵集團(tuán)管內(nèi)主要貨運(yùn)站貨運(yùn)量進(jìn)行統(tǒng)計和分析。1.到達(dá)發(fā)送總量分析經(jīng)統(tǒng)計,2012年廣鐵集團(tuán)貨物到達(dá)量分布如下圖所示。

煤炭,廣鐵集團(tuán),車站,貨運(yùn)站


大于100萬噸的車站占總數(shù)的7%;煤炭的到達(dá)相對于發(fā)送更加集中。廣鐵集團(tuán)有煤炭到達(dá)量的車站有145個,其中到達(dá)量最高的10個車站占集團(tuán)煤炭總到達(dá)量的56%;有煤炭發(fā)送量的車站有87個,,其中發(fā)送量最高的10個車站占集團(tuán)煤炭總發(fā)送量的66%。廣鐵集團(tuán)煤炭到發(fā)總量前十的車站如下圖所不。
【學(xué)位授予單位】:中南大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:U294.13

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2656302

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