上海浦东国际机场货运吞吐量预测

航空货运量的预测为机场货运业务的科学决策以及对资源的优化配置提供了基础.在分析浦东机场航空货运吞吐量与经济因素的基础上,建立了以长三角GDP为自变量的相关回归分析预测模型.通过统计检验及实际数据与预测结果的比较,证明了该模型在预测浦东机场航空货运吞吐量方面的可行性,并具有较高的精度.     

基于BP神经网络的机场旅客吞吐量预测

利用BP神经网络对非线性系统的函数所具有的以任意精度逼近的良好特性,设计了具有成都双流国际机场特点的、低成本的机场旅客吞吐量的BP神经网络预测模型,经过BP网络预测软件运行检验,证明在该机场应用BP网络预测方法不仅可行,而且有更好的预测精度。     

舟山港口吞吐量预测方法探讨

港口吞吐量预测常用的方法有：时间序列预测法、回归分析预测法、灰色预测法和弹性系数法等,每种预测方法都有其特点和适用范围,通过分析舟山港口吞吐量的特点,选择采用分货种预测法比较适合舟山实际,而其中舟山港口的其它化物吞吐量（指除去石油、煤炭、矿石等大宗货物的货物吞吐量。下同。）,根据其特殊性,则采用弹性预测法。     

基于遗传规划方法的集装箱吞吐量预测

在对现有各种预测方法进行简要回顾的基础上，对遗传规划方法进行了研究，提出了应用于集装箱吞吐量预测的计算模型和相关参数的确定方法，并完成了算法设计和编程工作。在此基础上，以宁波港集装箱吞吐量的历史数据为样本，开展了预测计算试验，找到了能够反映宁波港目前集装箱吞吐量发展规律的样本集，并对宁波港未来九年的集装箱吞吐量进行了预报。结果表明，本算法合理、改良自动化程度高，为解决集装箱吞吐量等非线性系统预测提供了一条新的途径。     

福州港吞吐量的灰色预测

将福州港吞吐量按不同阶段进行分组选择，挑选精度最高的１９７８￣１９９５年数据作为预测的原始数列。先对原始数列进行累加生成，然后建立单序列一阶线性动态模型并对其进行检验。根据灰色模型预测了福州港１９９６￣２０００年和２００１￣２００５年吞吐量， 预测结果可为福州港建设提供科学依据。     

集装箱吞吐量的灰色预测

通过建立集装箱吞吐量预测的GM(1．1)模型,并经过其在某港口的集装箱运量预测的运用检验,证明该模型精度较高,能够对港口货物吞吐量作出准确的预测。     

相同腹地港口吞吐量预测方法

以港口群的角度思考港口的发展与规划是当前港口规划的重要思路.作为港口规划重要依据的港口吞吐量预测也要从港口群的角度去计算.给出了从港口群角度分析预测群内各港口吞吐量的方法,即先采用常规的预测方法预测港口群的总吞吐量,再用层次分析法将这一总量分解到各港口.以长江三角洲集装箱港口群为例,预测了嘉兴港2010年以前的集装箱吞吐量.     

基于巢式Logit模型的机场吞吐量预测方法

在中小机场吞吐量预测方法中首次引入了巢式Logit模型（NL）。并以无锡机场旅客吞吐量为实例,将预测结果与其他预测方法的结果进行比较,得出了对中小机场进行预测时,使用巢式Logit模型由于综合考虑了机场所在地经济社会的发展现状,机场的服务能力以及周边机场的竞争影响因素,所以预测结果的相对误差较小,并可以从计算过程中得到机场可能的客流量组成和地区客流量走向。     

我国高原机场旅客吞吐量预测

我国西部地区集中了国内绝大多数高原机场,随着西部开发的深入和西部旅游热潮的兴起,未来航空运输在高原地区的发展前景如何?该文基于时间序列预测法,着重对2020年高原机场旅客吞吐量的规模进行预测,并进一步探讨高原型飞机的需求情况.分析认为,2020年我国高原机场旅客吞吐量将超过一亿一千万人次,适合一般高原机场起降的窄体机,以及适合高高原机场起降的支线机将成为需求重点.     

海运港口货物吞吐量预测的PHQDF模型

针对目前国内外所使用的港口货物吞吐量的定量预测方法所存在的问题，依据经济计量学和控制理论的原理和方法，建立了一种新的预测海运港口货物吞吐量的动态ＰＨＱＤＦ模型，该模型系统地综合了海运货物吞吐量的历史变化趋势，腹地的社会经济发展状况及政治，政策，心理和技术等各方面因素，克服了以往预测方法的不足，通过实例验证，该模型具有较高的预测精度和较好的预测效果。     

民用机场的投资指标体系与投资决策

随着我国社会主义市场经济的发展,机场建设投资痴情的重要性日益增加。减少投资浪费并提高资产利用率是改善机场经济效益和社会效益的关键问题。提出了一个由主要指标群和辅助指标群组成的指标体系,用来估计总投资和每一个功能区的投资。机场建成后,该指标体系用来考核资产利用水平和选择机场扩建的有利时机。一个综合计算和分析示于典型案例之中。     

系统灰预测在货运周转量中的应用

在对重庆水运发展现状研究的基础上,建立了适合重庆水运货运周转量的系统灰预测模型,即GM(1,N)与GM(1,1)的嵌套模型,通过对实际数据的预测与比较,发现嵌套模型的预测精度明显优于普通的GM(1,1)模型。最后利用该嵌套模型对2010～2012年重庆水运的货运周转量进行了预测。     

基于神经网络算法的公路货运量预测方法

以陕西省为例,运用灰色关联分析法确定公路货运量的影响因素分别为地区生产总值、第一产业增加值、第二产业增加值、工业增加值、人均地区生产总值、全社会固定资产投资和社会消费品零售总额.将所确定的因素作为公路货运量的预测指标,建立基于BP神经网络的公路货运量预测模型,并对模型进行应用测试.结果表明:该模型具有较高的精度,最大误差为5.3%,可以提高公路货运量预测的准确度,为我国公路货运量的预测研究提供方法支撑.     

基于灰色关联和BP神经网络的铁路货运量预测方法

为提高铁路货运量的预测准确性,运用灰色关联分析法,计算分析了与铁路货运量相关的主要社会指标,确定铁路货运量的影响因子分别为铁路运营里程、铁路电气化里程、铁路复线比重、公路运营里程、固定资产投资总额和钢材产量。将所确定的因子作为铁路货运量的预测指标,建立基于BP神经网络的铁路货运量预测模型,并对模型进行了应用测试。结果表明:BP神经网络模型具有较高的精度,最大相对误差为3.7%,平均相对误差为2.3%。该方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度,可为我国铁路货运量的预测研究提供方法支撑。     

基于ARIMA-LSTM-XGBoost组合模型的铁路货运量预测

为提升铁路货运量预测精度和泛化能力,综合考虑铁路货运量时间序列数据的线性和非线性特征,提出了基于ARIMA-LSTM-XGBoost组合模型的铁路货运量预测方法。首先使用ARIMA模型对我国铁路货运量进行初步预测,再利用LSTM网络对残差进行校正,并将其与XGBoost模型结合,采用误差倒数法确定权重,构建一种加权组合模型。最后将组合模型与ARIMA、ARIMA-LSTM、LSTM、XGBoost模型进行对比,借助均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对值误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)对上述模型的预测精度进行对比分析。使用2007年-2021年全国铁路货运量月度数据进行实验,实验结果表明：组合模型的MSE、RMSE、MAE、MAPE分别为0.011 9、0.109 4、0.068 3、1.775 2%,预测误差均低于上述对比模型,模型的预测精度和泛化能力都有所提升。     

京津冀地区民用机场交通可达性及其与人口密度的关系研究

京津冀机场群协同发展是京津冀一体化的重要组成部分,机场交通可达性研究是明晰机场服务范围,促进机场协调发展的重要手段。分析机场可达性与人口布局的关系,对京津冀地区机场协调发展具有重要的理论和实践意义。研究运用成本栅格加权距离算法,在GIS支持下,计算京津冀地区民用机场的交通可达性,并分析其空间分异特征,进而探讨京津冀地区交通可达性与人口密度分布的关系,揭示京津冀不同区域和不同小时圈中机场可达性与人口布局的内在机制,为区域机场协调发展、促进京津冀地区机场合理规划提供科学依据。研究表明,京津冀地区机场可达性呈现南高北低、东高西低、中间地区强于边缘地区的趋势。机场可达性与人口密度具有明显的相关性。随着机场可达性百分比的增加,人口密度百分比成减小的趋势,相关系数达-0.73(P0.01),这种负相关关系可以通过幂指数的方程来定量表达;1.5小时圈是目前京津冀地区机场可达性与人口布局产生作用的最远距离,反映了机场服务范围与人口分布的关系;北京、天津和河北省三地,机场可达性与人口布局的相关性差异显著;北京和河北省地区的机场可达性与人口分布的主要作用圈在1~1.5 h圈;天津地区的主要作用圈在0.5~1 h圈,主要与城市规划和机场布局相关。在未来的机场规划中,新建机场应在1.5 h圈范围以外,同时考虑区域的人口密度状况。     

转K2转向架交叉拉杆结构振动与受力特性

结合交叉拉杆有限元分析,建立了完整的转K2货车动力学模型;通过数值计算,得到了交叉拉杆的各阶自由振动模态以及理想曲线通过和随机激扰下的振动与受力特性,为研究交叉拉杆结构的疲劳寿命奠定了基础.     

基于灰色-反向传播神经网络的江西省公路货运量预测

鉴于反向传播（Back Propagation,BP）神经网络算法收敛速度慢、局部极小化、结构选择不一的问题,提出结合灰色关联度分析的BP神经网络方法进行公路货运量预测,提高了模型的非线性学习和泛化能力及预测精度。该预测模型以江西省为例,首先利用灰色关联度分析确定预测目标的影响因子;然后,将关联度强的第一产业、第二产业和人均GDP作为公路货运预测模型的自变量,公路货运量和自变量作为训练样本,BP神经网络模型通过正向计算传播,误差反向传播,训练神经网络;最后,该方法应用于江西省公路货运量实际预测中进行有效性验证,结果表明该方法非线性拟合效果较好,具有较高的预测精度。     

基于小波分析的铁矿石运价预测

在分析了小波分析对铁矿石海运价格非平稳数据序列预测优势的基础上,介绍了多分辨率分析理论和奇异性检测,借助于MATLAB和EVIEWS软件,建立自回归移动平均（ARMA）和Holt-Winters非季节组合模型,对经过处理的高频和低频数据进行静态和动态预测.预测结果表明,小波分析在非平稳时间序列预测方面具有很大的优势.     

货运站机械设备数量选择模型的应用研究

根据运用Spreadsheet方法描述问题,确定出货运站机械设备合理配置数量的随机线性规划模型.通过历史数据对规划模型进行应用,给出了正确配置结果.并分析影响配置结果的相关因素.