本文關(guān)鍵詞：貴州省貨運量預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： 貴州 貨運量 灰色關(guān)聯(lián)度 部分線性模型 預(yù)測

【摘要】：貴州省地處西南山區(qū),地貌類型復(fù)雜、地表崎嶇破碎、土層淺薄、水土流失嚴(yán)重、環(huán)境承載力低、人多地少等生態(tài)環(huán)境脆弱性,導(dǎo)致當(dāng)?shù)亟煌ú话l(fā)達,制約了經(jīng)濟快速健康發(fā)展,交通系統(tǒng)與經(jīng)濟系統(tǒng)表現(xiàn)為不協(xié)調(diào)狀態(tài)。精準(zhǔn)地預(yù)測貴州省貨運量,可對貴州省交通運輸狀況進行合理的調(diào)配,提高貨物運輸?shù)闹苻D(zhuǎn)率,同時也為貴州貨運基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃提供建議,合理地分配資源,使運輸方式更加多元化,各種運輸方式之間更加協(xié)調(diào),促進交通運輸業(yè)的發(fā)展,從而帶動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟的發(fā)展。目前對貨運量的預(yù)測研究主要通過兩種方式,一是根據(jù)貨運量的影響因素建立預(yù)測模型,二是根據(jù)貨運量的時間序列數(shù)據(jù)的變化規(guī)律。兩種方法各有優(yōu)缺點,現(xiàn)如今,貨運量的影響因素眾多,對復(fù)雜的未知因素的把握不夠,在進行預(yù)測時只考慮了貨運量的參數(shù)特性,沒有對其非參數(shù)特性進行研究,影響了預(yù)測效果�；谝陨弦蛩氐目紤],本文選取貴州省貨運量這個研究主體,試圖將部分線性模型,一種既包含參數(shù)部分,又包含非參數(shù)部分的模型引入到貴州省貨運量預(yù)測中來,同時采用多元線性回歸模型、灰色預(yù)測模型對貴州省貨運量建立預(yù)測模型,探討三種模型的預(yù)測效果�？紤]到貴州目前的貨運方式主要以公路、鐵路為主,本文進對貴州公路貨運量與鐵路貨運量進行預(yù)測研究。本文首先對貴州貨運量的影響因素進行分析,通過運用灰色關(guān)聯(lián)度分析法,提取出影響公路、鐵路貨運量的主要因素:公路貨運量主要影響因素為:地區(qū)生產(chǎn)總值、社會消費品零售總額、固定資產(chǎn)投資、全部工業(yè)增加值、農(nóng)副產(chǎn)品產(chǎn)值、旅游總?cè)藬?shù);鐵路貨運量的主要影響因素為:社會消費品零售總額、全部工業(yè)增加值、鐵路營運里程、公路線路里程、茅臺酒產(chǎn)量、磷礦石。其次,根據(jù)所選取的主要影響因素,并運用1990-2011年的實際數(shù)據(jù)構(gòu)建三種預(yù)測模型:部分線性模型、多元回歸模型、灰色預(yù)測模型,并用2012-2014年的實際數(shù)據(jù)比較三種模型的擬合效果與預(yù)測效果,結(jié)果顯示:在構(gòu)建公路貨運量的預(yù)測模型時,部分線性模型與多元回歸模型有較好的擬合效果,而僅有部分線性模型的預(yù)測效果較好,預(yù)測貴州省2012-2014年公路貨運量,預(yù)測誤差都控制在10%以內(nèi);建立貴州鐵路貨運量模型,部分線性模型的擬合效果優(yōu)于多元回歸模型和灰色預(yù)測模型,從對2012-2014年貴州省鐵路貨運量的預(yù)測誤差可看出,僅有部分線性模型的預(yù)測誤差控制在10%以內(nèi),另外兩個模型的預(yù)測誤差偏大。最后,運用部分線性模型預(yù)測貴州省2015-2017年的公路貨運量與鐵路貨運量,結(jié)果顯示,公路貨運量仍保持上升趨勢,2017年有望突破10億噸;鐵路貨運量在2016年開始上升,逐漸恢復(fù)原來增長的趨勢。本文認為產(chǎn)生此結(jié)果的原因在于部分線性模型將參數(shù)模型與非參數(shù)模型集合在一起,使得該模型既集中了參數(shù)模型的優(yōu)良特性,又避免了非參數(shù)模型的維數(shù)禍根的問題,從而提高了模型的預(yù)測精度。
【關(guān)鍵詞】：貴州 貨運量 灰色關(guān)聯(lián)度 部分線性模型 預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：貴州財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F259.27;F512.7
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 1.緒論9-18
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的及意義10-11
• 1.2.1 研究目的10
• 1.2.2 研究意義10-11
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3.1 貨運量的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及評述11-12
• 1.3.2 部分線性模型的研究現(xiàn)狀及評述12-13
• 1.3.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜合評述13
• 1.4 論文的主要內(nèi)容、研究方法和技術(shù)路線13-18
• 1.4.1 主要內(nèi)容13-14
• 1.4.2 研究方法14-16
• 1.4.3 技術(shù)路線16-18
• 2.貴州貨運現(xiàn)狀分析18-25
• 2.1 貴州概況18-21
• 2.1.1 貴州的自然條件18-19
• 2.1.2 貴州經(jīng)濟社會發(fā)展現(xiàn)狀19-21
• 2.2 貴州貨運現(xiàn)狀21-24
• 2.2.1 貴州貨運業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展情況21-23
• 2.2.2 貴州貨運運營情況23-24
• 2.2.3 貴州交通運輸存在的問題24
• 2.3 小結(jié)24-25
• 3.貴州貨運影響因素分析25-29
• 3.1 定性分析25-26
• 3.1.1 政策因素的影響25
• 3.1.2 經(jīng)濟因素的影響25
• 3.1.3 人口因素的影響25-26
• 3.1.4 其他因素的影響26
• 3.2 定量分析26-28
• 3.2.1 公路貨運量影響因素分析26-27
• 3.2.2 鐵路貨運量影響因素分析27-28
• 3.3 貨運量影響因素的預(yù)測28
• 3.4 小結(jié)28-29
• 4.貴州貨運量預(yù)測研究29-46
• 4.1 預(yù)測的基本原則29-30
• 4.2 預(yù)測內(nèi)容與方法30-32
• 4.2.1 預(yù)測內(nèi)容30
• 4.2.2 預(yù)測方法30-31
• 4.2.3 預(yù)測步驟31-32
• 4.3 貨運量預(yù)測32-45
• 4.3.1 公路貨運量預(yù)測32-39
• 4.3.2 鐵路貨運量預(yù)測39-45
• 4.4 小結(jié)45-46
• 5.總結(jié)與展望46-47
• 5.1 論文工作總結(jié)46
• 5.2 需要進一步研究的問題46-47
• 參考文獻47-49
• 附錄49-51
• 致謝51-52
• 攻讀碩士學(xué)位期間科研成果52

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 鄭春偉;林麗華;田瑞;;呼和浩特市公路貨運量預(yù)測研究[J];物流技術(shù);2015年07期

2 湯兆平;朱經(jīng)旺;孫劍萍;;基于改進灰色-Markov模型的鐵路貨運量需求預(yù)測[J];鐵路采購與物流;2015年03期

3 王棟;米國際;;基于灰色關(guān)聯(lián)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運量預(yù)測方法[J];江南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2015年01期

4 李磊;劉葉;;我國社會物流需求量的非線性回歸預(yù)測[J];江南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年03期

5 朱文銅;;基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運量預(yù)測[J];石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年02期

6 李超;唐伯明;劉唐志;;產(chǎn)業(yè)園區(qū)貨運交通量預(yù)測方法研究與應(yīng)用[J];公路與汽運;2014年01期

7 劉鋒;銀利;張星;;部分線性模型在重慶地區(qū)生產(chǎn)總值分析與預(yù)測中的應(yīng)用[J];重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué));2013年10期

8 趙建有;周孫鋒;崔曉娟;王高青;;基于模糊線性回歸模型的公路貨運量預(yù)測方法[J];交通運輸工程學(xué)報;2012年03期

9 孫志華;劉金yN;賈超華;;部分線性模型在北京市稅收分析和預(yù)測中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實踐與認識;2011年04期

10 賈學(xué)鋒;;灰色預(yù)測模型在公路貨運量預(yù)測中的應(yīng)用[J];物流科技;2010年09期

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本文編號：714906