铁路货物周转量的多因素分析和预测

提出了铁路货物周转量同营业里程、列车牵引净重和货物列车密度间的数学表达式，利用由此建立的货物周转量指数体系，研究了营业里程、列车牵引净重和货物列车密度变动引起的货物周转量的变化量；分析说明，４０多年来货物列车密度的快速增长是货物周转量大幅度增加的主要原因；通过本文所建立的一组回归方程，得出了营业里程、列车牵引净重、货物列车密度和货物周转量的２０００年预测值     

基于灰色关联与投影算法的铁路货运量影响因素分析

影响铁路货运量的因素繁多而复杂,每个因素的影响程度都不一样,影响因素的筛选与排序直接决定铁路货运量预测工作的可靠性。灰色关联法是通过数据序列曲线发展态势的相似程度来判断数据序列的联系是否紧密,投影算法是从宏观角度判断两个数据序列的接近程度。结合灰色关联法和投影算法的优点,构造数据序列排序模型,对各影响因素数据序列进行定量分析,为货运量预测的可靠性提供数据基础。实例分析铁路货运量的影响因素的影响力并进行分析排序,为影响因素的定量分析提供新的思路。     

基于BP神经网络的江西省铁路货物周转量预测

采用灰色关联分析法筛选出江西省铁路货物周转量的主要影响因素,在此基础上建立了BP神经网络预测模型,并采用多元线性回归模型、二次指数平滑法、灰色GM(1,1)模型分别对江西省铁路货物周转量进行预测,再对结果进行比较和误差分析。研究表明,BP神经网络模型预测精度明显高于其它三个模型,平均误差为0.76%,可用于实际预测。     

重庆市保障性住房规模影响因素的实证分析

以2004—2011年重庆市保障性住房规模相关数据为基础,选择灰色关联度数学模型,对保障性住房规模影响因素进行实证研究;研究表明,影响重庆市保障性住房规模的因素主要为居民住房需求、政府保障性住房供给能力与住房市场供给等3方面,其中保障性住房投资额关联度最高;鉴于此,一方面要保证保障性住房资金的落实;另一方面要确保保障性住房供需动态平衡。     

基于灰色关联度分析法的中国人口数量影响因素分析

主要对中国统计年鉴中搜集到的1978～2011年的统计数据,运用灰色关联度分析法进行了系统分析,建立了中国人口的影响因素模型。运用灰色关联度分析法进行分析得出了：经济因素、农村人口比例、教育因素对人口的数量起着决定性作用,而卫生因素相对而言对人口数量影响较小。     

辽宁省碳排放权跨区域交易影响因素分析

辽宁省作为碳排放大省,需要通过跨区域交易解决碳排放权缺口巨大的问题.利用灰色关联法从产业结构、居民消费、能源消耗、环境承载、经济效率等5个方面选择16个具体指标构建影响辽宁省碳排放跨区域交易的评价指标体系,对其影响因素进行定量分析.分析结果显示,辽宁省巨大的化石能源消耗量产生巨额的碳排放量,且辽宁省碳汇环境承载力较低,...     

汽车销量影响因素分析——基于综合熵权法和VAR

对汽车销量影响因素进行了研究分析,基于传统的GRA和熵权法基础,对两种方法进行加权分析,选取出前5种主要影响因素,再构建VAR模型深入研究各个因素对汽车销售量的影响;结果表明各影响因素之间相互联系、牵制,其中GDP和钢材产量对汽车销售量影响更明显,且随着年份的增加,影响更加显著。     

基于熵权法和灰色关联度分析的轴承故障诊断

文章以滚动轴承时域振动信号和频域振动信号中的无量纲特征参数作为故障诊断中的评价指标;在传统的灰色关联度基础上,引入熵值理论,将熵权法与灰色关联度分析方法相结合,建立基于熵权法的灰色关联度分析模型,并将其应用到轴承的故障诊断中;最后通过故障诊断实例验证了该方法可以有效地实现轴承故障状态的诊断,通过熵权赋值取得了理想的灰色...     

基于组合预测模型的我国管道货运量的预测分析

选取2005—2014年以来我国管道货运量的时间序列数据,在指数平滑法、灰色预测法的基础上,运用两者的组合预测模型对管道货运量进行预测分析,以揭示出其变化的内在规律。最后运用预测函数对"十三五"规划期间我国管道货运量进行短期外推预测。分析结果表明,到2020年,我国管道货运量将达到116.56千万吨。     

地沟式土地处理技术脱磷效果及影响因素研究

地沟式污水土地处理技术是一项设备简单、操作管理方便、能耗低、投资少，以及较高的净化效率，并具有广阔发展和应用前景的实用技术。在对贵州省环科院内地沟式土地处理中试实验进行系统分析的过程中，得出该系统具有较高的磷去除率，并且不受时间限制（冬季仍能正常运行），讨论和分析了BOD5／TP和CODcr/TP值对TP去除效率的影响以及其最佳去除条件，水力负荷的不同对TP去除效率的影响。     

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。     

双一流背景下高校科研效率的区域差异与影响因素研究

提高科研水平是我国高校迈向世界一流行列的必经之路,也是增强地区自主创新能力的关键一环.双一流建设背景下,利用DEA-window视窗模型测算了我国29个省份的高校科研效率.结果 表明,2016～2018年高校科研效率显著增长且增速变缓,处在效率前沿面的省份占不到全国的1/3,高校科研效率水平普遍不高.分区域而言,东部地区高校科研效率领先于中西部地区,但中西部地区在逐步缩小与东部地区的差距.在此基础上,运用Tobit模型对影响高校科研效率的因素作回归分析,地方政府科研资金投入、高校高级职称科研人员、高校国际学术会议举办次数、双一流建设政策与其呈现显著正相关.因此,可通过提高科研经费利用率、优化科技创新人才结构、建立高校科研补偿机制、加强国际学术交流与合作来提升高校科研效率.     

区域综合货运枢纽布局优化模型研究

区域综合货运枢纽布局优化是区域综合运输体系规划的重要内容之一。首先,基于区域货运系统运输费用最小,建立了区域综合货运枢纽布局优化模型。然后,提出了基于联合运输的区域货物综合运输网络构建方法,并在一般联合运输路径概念的基础上,提出了货物联合运输合理可行路径的三个约束条件,即合理的方式序列、合理的运距和合理的换装次数。其次,提出了基于超级网络和遗传算法的模型求解方法,并在枢纽之间增加了虚拟专用路径。最后,通过算例对模型及求解方法进行了验证。     

爆破振动频率影响因素分析

为了分析影响爆破振动频率的各个因素,为结构物爆破振动安全评价提供可推依据。通过现场爆破振动测试,结合实际分析了频率在爆破振动中的作用,并分析了结构物爆破振动响应的频谱特性,发现爆炸能量、起爆段数、距离以及传播介质对爆破振动频率都有不同程度的影响。通过对爆破振动频率影响因素的分析,指出在爆破振动的测试分析中应充分注意到爆破条件和测试条件的变化。     

中国汽油价格影响因素分析

自2000年以来国内汽油价格与国际价格接轨,汽油价格成为关注的焦点.本文运用多元回归分析对影响中国汽油价格的诸多因素进行分析,得出影响中国汽油价格的最主要因素:国内生产总值,国际原油价格,国内汽油产量,交通运输、仓储和邮政业增加值,重工业增加值等,为中国油价改革提供合理建议.     

影响我国居民储蓄因素的实证分析

利用2005年-2007年上半年的月度数据对影响我国居民储蓄因素进行了实证研究，发现居民可支配收入、CPI指数和证券市场发展是影响我国当前居民储蓄变动的主要因素，并提出了持续提高居民可支配收入、控制物价、加强对证券市场监管和宏观经济政策配合等政策建议。     

半刚性层底应力影响因素分析

通过应用正交试验方法分析影响半刚性基层、底基层底弯拉应力各因素的敏感性,同时采用极差及方差分析对各因素敏感性进行评价.研究表明,层间约束是影响基层底拉应力最大的因素,而基层厚度是影响底基层底拉应力最大的因素,故合适的基层厚度是获得最佳路用性能的保证.     

铣削加工振动影响因素分析

为了解决铣削振动的影响因素难以确定的问题,建立了铣削系统二自由度模型,利用切削厚度分析的方法进行了切削力分析;利用动力学方程,根据方程中的各参量,确定了主轴转速、轴向切削深度、进给速度和径向切削深度四个切削参数是影响铣削振动的主要因素。通过正交切削实验,确定了各切削参数对铣削振动的权重排序,得出切削速度是铣削振动的最主要的影响因素的结论。为研究铣削加工振动稳定性研究奠定了理论基础,同时也为利用变参数切削振动控制确定了首选控制参量。