铁路货运量预测是通过定量分析与定性研究相结合的方法，掌握货物运输需求变化规律的技术体系。其核心方法包括基于历史数据的趋势外推、运用统计学模型的调查分析，以及融合灰色预测与指数平滑法的组合预测技术。现代研究进一步引入机器学习算法，结合宏观经济指标、政策导向及运输成本等多元参数构建动态预测模型，为铁路资源配置...
运量预测的原理主要包括以下几点: 1. **定量与定性分析结合**:通过数学模型(如时间序列、回归分析)与专家经验、政策因素等非数值信息结合,提高预测全面性。 2. **惯性原理**:基于历史数据的延续性假设,认为运量变化短期内不会突变,采用趋势外推法(如移动平均、指数平滑)进行预测。 3. **因果原理**:分析运量与...
01物流货运量预测 预测方法 时间序列分析 基于历史货运量数据，运用时间序列分析方法，如ARIMA模型、指数平滑等方法，预测未来货运量趋势。回归分析 利用与货运量相关的多种因素，如经济形势、产业政策、市场需求等，建立多元线性回归模型，预测未来货运量。机器学习算法 利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林...
下面将介绍几种常见的运量预测方法的优缺点比较。 1.简单模型法 简单模型法是指利用历史数据中的平均值或者移动平均值等简单统计方法进行预测。这类方法计算简单,易于理解和操作,适用于数据较为稳定的情况。然而,简单模型法忽略了数据的非线性、周期性和季节性等特征,无法准确地捕捉到数据的变化趋势,因此预测结果的...
(1)派生性原则(2)定量预测与定性预测、多种定量与多种定性方法相结合的原则(3)运量变动区间原则(4)系统性原则(5)综合水平原则 依据经济预测的基本原理和基本原则建立起来的。 相火性原则,认为事物之间存在相互依赖的关系;延续性原则,过去和现在的经济活动中存在某种发展规律而且会持续下去;相似性原则,不同经济变量...
运量预测方法和模型 为了满足铁路发展规划、建设项目立项研究和工程设计,以及铁路营销的需要,都需要采取一定的预测方法对未来时期的客货运量作出科学和合理的预测。铁路运量包括发送(到达)量、周转量以及流向和负荷强度,是铁路未来市场需求在数量上的反映。运量预测是市场预测,属于经济预测的范畴,大多为中长期预测。铁路...
运量预测 第1篇 一、单一预测模型 (一)线性回归分析模型 回归分析预测是以相关原理为基础,通过对大量样本数据做回归分析,获取自变量和因变量之间的相关关系,建立变量之间的回归方程作为预测模型,以定量分析方法揭示自变量在预测期的数量变化对因变量影响。
本文将比较几类常用的运量预测方法的优缺点,并分别从经验方法、数学统计方法和机器学习方法三个角度进行分析。 一、经验方法 经验方法是基于历史数据、专家经验和定性推断等方法进行预测的。主要包括规模序列法、生命周期曲线法和基于模拟的方法等。 1.规模序列法 规模序列法是根据历史数据的变化规律,绘制出规模序列曲线...
第四节运输需求与运量预测 一、运输需求与运输量的关系 需求预测是运输需求分析中的一项重要内容，在与运输有关的各项经济分析、研究和决策中，运输需求预测往往是一项基础性的重要工作，真正做好需求预测也是难度相当大的工作。在这里必须明确“运输需求”与“运输量”是两个不同的概念。我们已经知道运输需求是社会...