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.     

拟建支线机场通航可行性论证方法

为论证拟建支线机场通航年是否有充足客源,从航空旅客吞吐量的角度提出了一种系统的论证方法。比选已有拟建机场旅客吞吐量预测方法,采用基于快速聚类分析的航空分担率模型进行航空分担率预测;在此基础上,结合综合交通客运量预测出通航年机场旅客吞吐量,对比近年来中国新通航支线机场通航年旅客吞吐量占当年全国航空旅客吞吐量的比重,拟建支线机场所占比重不低于已通航机场所占比重的最低水平即可通航;将该方法应用于石嘴山市拟建支线机场通航年客运分析。应用表明:基于通航年旅客吞吐量预测的方法,可以很好地论证拟建支线机场通航的可行性。     

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.     

线性回归在机场加油量预测中的应用

线性回归是一种常用的预测方法,因其简单实用而应用广泛。机场供油工程中,旅客吞吐量、货邮吞吐量和起降架次等航空业务量直接影响到加油量需求,经统计数据验证,加油量与机场主要业务量之间呈线性关系,因此常常采用线性回归法预测机场加油量。本文以线性回归预测机场加油量的示例,通过8组预测结果与实际值进行比较,分析一元线性回归与多元线性回归的差别,以及采用不同范围的统计数据对预测结果的影响。通过比较和分析,提出对线性回归自变量选取的建议,并结合工作实践阐述了线性回归预测法在预测机场加油量时的应用特点、局限性、适用范围。     

机场货运向综合物流模式发展的转型模式初探

随着现代化的发展,机场在经济建设中发挥的作用越来越突出。作为货运机场,在为国家运输急需器械、特种器械方面发挥着重要的作用。因此,做好货运机场的现代化建设势在必行。新的信息物流模式下,货运机场运输要向着更安全、更快捷方向发展。因此该文通过分析航空货运、机场货运遇到的问题以及发展前景,由此得出了机场货运应该向综合物流模式发展的新思路,进而建立完善的综合物流发展模式的过程,通过综合物流模式转型的机场货运,更好地服务于经济建设的需要。     

机场货运向综合物流模式发展的转型研究

本文通过对机场货运、航空货运现状和前景的分析,得出了机场货运发展综合物流的模式以及建立完善模式的过程。     

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。     

从完整运输产品的角度分析如何为航空旅客提供更加便捷的服务

我国航空运输业目前面临着国内其他运输方式和国外航空业的激烈竞争,航空运输市场对运输产品的业务流程和服务质量提出了更高的要求。航空运输企业只有为旅客提供快速、完整的运输产品,无缝隙的航空服务,才能够吸引旅客占领市场,增强企业的国际竞争力。本文首先分析了目前我国民航业所面临的问题,阐述了完整运输产品的概念及旅客和航空企业对完整航空运输产品的迫切需求。并针对问题提出建议,航空公司可以通过联盟方式建立完整的中枢辐射式航线网络,优化机场的进出港流程,在值机、安检和行李处理等程序上减少旅客的等待时间,建立机场内外部交通的无缝衔接。以及利用先进的信息技术,整合航空公司信息系统,开展电子商务,简化航空运输业务。通过这些方面的改进,为旅客提供更加便捷的服务,实现完整的航空运输。     

论我国小型旅游机场客运市场的开发——以武夷山机场为例

机场的地理位置、当地旅游市场的特征、航线航班量和地面运输的竞争是影响我国小型旅游机场旅客吞吐量的四个主要因素。面对来自地面运输和周边大型机场的压力,国内数量众多的小型旅游机场应该紧密结合当地的旅游资源和旅游市场,通过提供差异化的服务、开发符合游客出行特征的航线航班、拓展服务半径等策略积极开发客运市场,为游客提供更加便利的航空运输服务,有效地增加旅客吞吐量。     

探析新时期机场货运安全管理体系的构建

随着经济全球化和国内经济的迅速发展,国际贸易活动和国内不同地区之间的经济联系也越来越频繁,随之而来的是机场货运量的迅猛增加。机场货运的发展对国家各行各业的经济发展都有着深远的影响,机场货运的发展水平影响着国家之间、不同地区之间、企业之间的经济往来。随着新时期机场货运量的增加,机场货运安全管理就显得越来越重要。如何提高机场货运安全管理水平,建立健全机场货运安全保障体系成为值得思考和关注的问题。     

Prediction Method for Regional Logistics

Currently applied prediction methods of regional freight traffic and freight ton-kilometer forecasting were analyzed using typical Chinese regional goods transportation characteristics. The review of prediction methods showes that practical planning experts tend to apply the traditional methods which are easier to implement. The comparison also demonstrates that a combination of traditional methods is more effective than the simple models for practical planning. Research using the statistical data for the Yangtze Delta, Pearl River Delta, and Bohai Rim areas shows that ignoring differences between transport modes impacts the prediction accuracy. The four main transport modes suit different methods. The results show that the power model is better for railways, and the linear model is better for highways and waterways. Thus a combined model gives better results for all modes. The results for regional systems can be generalized to national transportation systems.     

青藏铁路格拉段货运量预测

分析了青藏铁路格拉段,进出藏运量差异大,存在地区间客货运输的需求差异和季节波动的特殊性.针对格拉段所在经济区域存在大量受运能制约而无法实现的潜在运输需求的特点,在社会货运总量预测中提出了货运诱发系数的概念,用以度量新线建设对社会货运量的带动作用.     

“双碳”目标下中国货物运输体系可持续发展策略

 分析了交通强国建设与”双碳”目标下中国交通运输发展的基本形势。以货物运输为对象，剖析了综合交通运输系统的结构。基于经济发展、产业结构调整、运输组织模式变革与新技术的影响，分析了2030年中国货物运输业的需求规模。结果表明，2030年中国货物运输需求规模约为20.5万亿t·km（不含远洋）。通过借鉴部分国家的发展经验，分析了碳达峰背景下中国货物运输业的减排任务。从运输规模控制、运输结构调整、运输组织模式变革以及新技术应用4个方面提出了促进中国货物运输业高质量、可持续发展的策略，包括调整产运结构、发挥铁路运输优势、优化运输方案、促进多式联运等。     

公路运输能力的神经网络预测

公路运输能力受多种因素影响,各因素的作用机制通常不能准确地用数学语言进行描述.采用广义回归神经网络(GRNN)对公路运输能力进行分析及预测.通过对2000～2008年全国公路运输能力的历史数据进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用2007～2008年的实际数据进行模型检验,结果表明:当光滑因子为0.1时,逼近误差为0.3%,GRNN用于公路运输能力的预测具有较好效果.     

基于时间序列分析的物流企业运输量演化模式与案例研究

提出一种时间序列预测模型用于物流企业货物运输量的预测.实验分析和比较研究表明,本文提出的方法具有更高的预测准确性,可用于货运企业的需求预测并组织生产.     

基于LSTM-RBF的水路货运量预测

水路运输是交通和货运的重要组成部分,水路货运量的预测对各地经济发展有重要意义。近年来随着经济形势的变化和多式联运的快速发展,水路货运量的数据波动加大,精准预测的难度变得更大。因此提出一种基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）和径向基神经网络（Radial basis function,RBF）的组合预测模型 。在LSTM-RBF预测模型中,第一阶段通过LSTM对各指标进行精准预测,减少指标值误差对目标值预测带来的影响;第二阶段训练RBF神经网络并在未来指标值的基础上对目标值（水路货运量）进行预测。该模型既避免了时间序列预测仅考虑单一影响因素的缺陷,又能够把LSTM的长时记忆优势带入到RBF的回归预测中。实验结果表明,LSTM-RBF预测模型在均方根误差和拟合度方面,均优于其他对比模型,该预测模型对水路货运量的预测有着较高的准确度。     

潞矿实现路企直通运输的可行性方案研究

本文对山西潞安矿业集团实施路企直通运输这一运输组织方式进行了探索。阐述了实施路企直通运输在深入挖掘潜力、全面提高货运组织规模化和集约化、实现路企双赢等方面的重要意义。     

基于大数据的货物运输责任时间划分方法研究

通过对铁路货物运输过程及其影响因素的分析,指出了现有货物运输过程各环节时间的分配方法存在的不足。提出基于大数据的货物运输责任时间划分方法,借助云计算平台在大数据处理方面的优势,设计了货物运输大数据分析方法和步骤;提出货物运输责任时间和责任保障率的概念及计算方法,以实现对货物运输全程各环节作业的效率进行动态考核和评价。以京广线上衡阳北—大朗运输区段的实际数据为算例,与传统计算方法进行对比,验证了本文所提出的方法具有更好的可适性和应用前景。     

改进BAS-Elman神经网络的港口货运量预测

为对港口货运量进行科学精准预测,结合天牛须搜索(beetle antennae search,BAS)算法和蒙特卡洛准则,提出一种改进BAS的Elman神经网络预测模型.收集上海港1989—2018年内的货运量以及当地各项经济数据,建立港口货运量预测评估体系,对各项影响因子进行预处理,消除数据冗余信息对预测的影响,对预处理后的数据进行仿真测试.实验结果表明,该模型预测准确率可达95％以上,有效地提高了港口货运量的预测精度.     

基于时间序列分析的货运周转量预测

基于重庆市统计局的实际统计数据,通过对实际样本数据进行预处理,确认重庆水运货运周转量序列为平稳非白噪声序列。在此基础上,通过对1995-2009年重庆水运货运周转量的数据分析,利用时间序列分析方法建立了ARMA预测模型,结果显示该模型具有较好的预测效果,对重庆水路货物运输工作及水运的发展决策有一定的参考价值。