長江綜合運(yùn)輸通道中公路運(yùn)量預(yù)測研究
本文關(guān)鍵詞:長江綜合運(yùn)輸通道中公路運(yùn)量預(yù)測研究
更多相關(guān)文章: 黃金水道 水路運(yùn)輸 公路運(yùn)量 粒子群算法 支持向量機(jī)
【摘要】:長江是中國第一大河流,在內(nèi)河航運(yùn)中一直占據(jù)重要地位,也是規(guī)模最大的水上運(yùn)輸通道。長江干線連接著中國華東、華中、西南三大重要經(jīng)濟(jì)區(qū),歷來是中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的東西主軸線。隨著中部地區(qū)的崛起和西部大開發(fā)的逐漸深入,長江上中下游各個(gè)省市以此為依托,加快了發(fā)展,特別是沿岸重慶、南京、武漢、上海等中心城市對其依賴性也越來越大,一系列的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)帶也已經(jīng)在該地區(qū)開始形成,并逐漸形成規(guī)模。2014年9月,國務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于依托黃金水道推動(dòng)長江經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指導(dǎo)意見》,《意見》指出要將長江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)成協(xié)調(diào)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)帶,更是在世界范圍內(nèi)擁有影響力的內(nèi)河經(jīng)濟(jì)帶。交通是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先行條件,長江綜合運(yùn)輸通道的建設(shè)為沿江經(jīng)濟(jì)帶的發(fā)展提供了最基礎(chǔ)的運(yùn)輸服務(wù)支撐。長江綜合運(yùn)輸通道是擁有鐵路、公路、水路、航空和管道五大運(yùn)輸方式的運(yùn)輸大通道,在促進(jìn)沿江經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中起著重要的支撐作用。長江綜合運(yùn)輸通道的形成是一個(gè)不斷完善的過程,從長江水運(yùn)的開發(fā)到水鐵、水公的聯(lián)運(yùn),再到五種運(yùn)輸方式的整合,沿江發(fā)展一步步走向一體化、多樣化、國際化。目前,對長江航線的運(yùn)力分析,主要是針對水路運(yùn)力的分析,對水運(yùn)、鐵路等多因素影響下的公路運(yùn)輸量需求變化的文獻(xiàn)較少。公路是聯(lián)系各種運(yùn)輸方式如水運(yùn)、航空、鐵路等的重要手段,這些運(yùn)輸方式的正常運(yùn)轉(zhuǎn)也在很大程度上依賴公路運(yùn)輸來實(shí)現(xiàn)。因此,研究大通道的發(fā)展對公路運(yùn)輸?shù)挠绊?一方面可以為通道的發(fā)展建言獻(xiàn)策,另一方面,也可為沿江省市的發(fā)展提供參考價(jià)值。論文首先從長江流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展和綜合交通發(fā)展現(xiàn)狀入手,結(jié)合長江黃金水道的建設(shè)情況,對長江上中下游的社會(huì)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行綜合分析。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析長江綜合運(yùn)輸通道的發(fā)展對重慶、武漢、上海的公路貨運(yùn)量的影響。其次,基于重慶、武漢、上海社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù),建立相應(yīng)的預(yù)測模型。并預(yù)測出綜合運(yùn)輸通道未來三年的公路貨運(yùn)量,為未來公路發(fā)展提供參考價(jià)值,為綜合運(yùn)輸通道的進(jìn)一步完善提供理論依據(jù),為未來的經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。論文采用粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)的算法,預(yù)測了長江綜合運(yùn)輸通道中重慶、武漢、上海的公路貨運(yùn)量,驗(yàn)證了所建模型的有效性,最后預(yù)測出長江綜合運(yùn)輸通道中六省二市總的公路貨運(yùn)量。預(yù)測結(jié)果表明綜合運(yùn)輸通道的建設(shè)大大增加了公路貨運(yùn)量的需求,說明大通道中公路方面還有需要完善和改進(jìn)的地方。最后依據(jù)預(yù)測結(jié)果提出了幾點(diǎn)大通道的發(fā)展建議。
【關(guān)鍵詞】:黃金水道 水路運(yùn)輸 公路運(yùn)量 粒子群算法 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】:重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:U116
【目錄】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-9
- 第一章 緒論9-17
- 1.1 研究的背景9-10
- 1.2 研究的意義10-11
- 1.3 預(yù)測方法介紹11-12
- 1.3.1 傳統(tǒng)的預(yù)測方法11
- 1.3.2 新預(yù)測理論的文獻(xiàn)綜述11-12
- 1.4 論文的主要研究方法12-13
- 1.5 論文的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)圖13-14
- 1.5.1 論文的主要研究內(nèi)容13-14
- 1.5.2 論文的研究結(jié)構(gòu)圖14
- 1.6 長江綜合運(yùn)輸通道14-16
- 1.7 本章小結(jié)16-17
- 第二章 長江運(yùn)輸通道運(yùn)輸需求增加對公路運(yùn)量的影響17-30
- 2.1 公路運(yùn)輸發(fā)展現(xiàn)狀17-20
- 2.1.1 國外公路運(yùn)輸發(fā)展現(xiàn)狀17
- 2.1.2 國內(nèi)公路運(yùn)輸發(fā)展現(xiàn)狀17-20
- 2.2 長江綜合運(yùn)輸通道的發(fā)展建設(shè)20-23
- 2.2.1 長江經(jīng)濟(jì)帶的形成20-21
- 2.2.2 長江綜合運(yùn)輸通道的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀21-23
- 2.3 影響長江綜合運(yùn)輸通道中公路運(yùn)量的因素23-27
- 2.3.1 經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的影響機(jī)理24
- 2.3.2 產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的影響過程24-27
- 2.4 選取影響公路運(yùn)量的因素27-29
- 2.4.1 選取影響因素的標(biāo)準(zhǔn)27-28
- 2.4.2 確定影響因素28-29
- 2.5 本章小結(jié)29-30
- 第三章 PSO-SVM模型的理論基礎(chǔ)及模型構(gòu)建30-42
- 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色系統(tǒng)預(yù)測模型30-31
- 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型30-31
- 3.1.2 灰色系統(tǒng)模型31
- 3.2 支持向量機(jī)基本原理31-38
- 3.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論31-33
- 3.2.2 支持向量機(jī)33-36
- 3.2.3 非線性支持向量機(jī)36-37
- 3.2.4 單一SVM預(yù)測模型37-38
- 3.3 PSO基本原理38-39
- 3.3.1 粒子群算法概述38
- 3.3.2 粒子群算法的數(shù)學(xué)表示38-39
- 3.4 公路貨運(yùn)量的PSO-SVM預(yù)測模型39-41
- 3.5 本章小結(jié)41-42
- 第四章 長江運(yùn)輸通道中公路貨運(yùn)量預(yù)測42-58
- 4.1 重慶市樣本數(shù)據(jù)的選取及處理42-47
- 4.1.1 樣本選取及其處理42-46
- 4.1.2 基于PSO-SVM模型的預(yù)測46-47
- 4.2 武漢樣本選取及預(yù)測47-51
- 4.2.1 武漢樣本選取48-51
- 4.2.2 基于PSO-SVM模型的預(yù)測51
- 4.3 上海市樣本選取及預(yù)測51-55
- 4.3.1 樣本選取52-54
- 4.3.2 基于PSO-SVM模型的預(yù)測54-55
- 4.4 長江綜合運(yùn)輸通道中總的公路貨運(yùn)量預(yù)測55-57
- 4.4.1 大通道中公路貨運(yùn)量的預(yù)測55-57
- 4.4.2 長江綜合運(yùn)輸大通道的發(fā)展建議57
- 4.5 本章小結(jié)57-58
- 第五章 總結(jié)與展望58-60
- 5.1 論文總結(jié)58
- 5.2 研究展望58-60
- 致謝60-61
- 參考文獻(xiàn)61-64
- 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果64
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