物流条件下铁路货运趋势研究

进入新时代,我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段,在现代物流影响下铁路货运量出现较大波动。在分析物流因素对铁路货物运输量影响的基础上,探讨铁路物流面临的挑战及趋势,考虑社会经济发展、国家政策和宏观战略调整、铁路运营等因素影响,对煤炭、金属矿石、集装箱等主要品类运量发展趋势进行分析,并对"十四五"期末全国铁路货运量进行初步预测。现代物流条件下铁路货运量预测为铁路部门掌握铁路货运市场发展趋势,做出适当制度改革提供参考。     

关于铁路集装箱运输业向现代物流拓展的思考

经济体制改革和现代物流业的发展,要求铁路集装箱运输业必须正视机遇和挑战,科学调整发展战略,寻求新的经济增长点,铁路集装箱运输业向现代物流拓展无疑是最好的选择。结合铁路集装箱运输现状,阐述了铁路集装箱业向现代物流拓展的意义,分析铁路集装箱运输存在的优势和劣势,提出了拓展的对策建议。     

中国铁路呼和浩特局集团有限公司落实“十四五”战略规划集装箱增量方案研究与实践

文章围绕中国铁路呼和浩特局集团有限公司管内适箱货源和既有铁路货源两个方面，统筹考虑集装箱投入、环保要求、设备设施、投资收益等因素，坚持增运增收与节支降耗并重，深度研究“十四五”战略规划下中国铁路呼和浩特局集团有限公司集装箱增量措施，系统分析了国内外集装箱发展研究现状，运用SWOT定性分析法对铁路运输优势、劣势、机遇、威胁环境进行了分析，并结合中国铁路呼和浩特局集团有限公司集装箱发展现状，从开展项目制管理、完善管理机制、创造运输条件、强化保障措施等方面研究方案策略，并分析了敞顶箱直通重点项目、集装箱管内运输项目情况，验证了铁路集装箱货物运输增量方案实施的可行性。     

全自动货运列车车号识别与自动称重数据记录系统的研发设计及在神东锦界装车站的应用

车号自动识别系统可实时准确地识别铁路机车车号、车辆车号、集装箱编码及相关信息等。车号自动识别系统能向MIS系统提供机车、车辆、集装箱的实时信息,以及列车进入或驶出编组站的车辆编组信息,作为MIS系统的基础信息源,它对提高铁路机车、车辆、集装箱的利用率以及运输管理现代化水平有着极其重要的作用。介绍了神华集团神东矿区锦界快速装车站货运列车车号识别与自动称重数据记录系统的设计方案和应用成果。     

基于数据挖掘技术的信息分析方法研究 ——以集装箱海运价格预测为例

【目的/意义】针对多组时间序列的海量数据集和以预测为目标的信息分析方法，提出了基于数据挖掘技术 的预测模型，在大数据环境下，提高了预测精度，以期在其他领域的信息分析和情报预测能有所借鉴。【方法/过程】 以集装箱海运价格预测为例，提出集装箱海运价格预测模型，设计自适应的网格搜索策略，高效准确地确定数据挖 掘算法中的超参数组合，提出基于时间序列留出法的评估方法，降低了集装箱运价这种多组时间序列数据集在数 据挖掘结果上的泛化误差，针对海量运价信息，对GBDT算法进行并行计算设计和预排序后的损失函数迭代计算 优化策略，提高了算法在大数据环境下的计算效率。【结果/结论】模型和算法运行结果仿真显示：对于传统的时间 序列问题，基于数据挖掘方法的预测模型取得了比传统时间序列方法更优的结果。     

双层集装箱车的热轴预报探讨

本文对目前在铁路运行的190辆X2K、X2H新型双层集装箱车轴温预报情况进行了调研,探讨了如何提高双层集装箱车红外线探测预报的准确率和兑现率。     

门式起重机技术性能研究

门式起重机属于一种集装箱堆场机型,其广泛的应用在各个经济领域,如港口、铁路货场、火力发电厂和和电站等电力建设,因此,本文首先对轨道式集装箱门式起重机的设计结构特点进行分析,然后对轨道式集装箱门式起重机的关键技术进行研究。     

基于可拓聚类分析法对长江经济带的集装箱吞吐量进行预测

港口集装箱吞吐量的合理预测对于港口的规划和提高竞争力都具有特别的意义。运用可拓聚类分析法对长江经济带分成上、中、下游分别对其集装箱吞吐量进行区间预测。利用长江经济带9省2市2003—2014年的GDP和进出口总额的历史数据构建经典域和节域物元,并应用物元和关联函数构建预测模型对长江经济带的2015年和2020年的集装箱吞吐量进行区间预测,预测结果表明长江经济带的集装箱吞吐量的规模在增大,还拥有巨大的潜力。     

新疆交通客运量的预测与分析

本文通过新疆统计年鉴中仅有的新疆1990-2015年的交通客运量数据为研究对象,先利用时间序列(指数平滑和ARIMA)模型和非线性回归方法,进行初步地统计分析。根据预测误差最小的原则确定采用指数平滑模型和ARIMA(1,1,1)模型客运量预测的平均值作为新疆交通总客运量的最终预测方法.并给出了新疆2016—2020年的交通客运总量以及公路、铁路、民航等各客运量的预测结果。     

隧道贯通误差预计分析

科学合理地确定贯通误差的限值（级限误差）是一个至关重要的课题,为了确保地下隧道可以顺利贯通,应首先确定出各项误差的限值。文中阐述了贯通误差的种类及各种误差的预计及测量方法,提出了用公式计算出隧道贯通误差,结合工程实例并对照《铁路测量技术规则》的要求进行比较,说明公式运用合理。     

上海内河集装箱运量预测

本文在对上海内河运输网络中各节点集装箱生成量进行预测的基础上，根据公路、水路的成本比较对各节点间集装箱的运量进行分流，得出了未来20年间上海内河网络中的集装箱运输量。从预测的结果可看出，随着内河集装箱运输条件的改善，内河集装箱运量占集装箱运输总量的比例逐渐上升，将成为上海国际航运中心不可缺少的集疏运方式。     

铁路事故分析与预测方法浅析

交通运输业是社会经济发展的基础行业,在国民经济的发展中起着极其重要的作用。铁路运输货运总量和客运总量在全部货运和客运中占据相当高的比例。改革开放以来,国家在铁路基础建设中的巨额资金投入,使得铁路特别是高速铁路里程有了突飞猛进的增长。铁路在推动我国社会进步和经济发展的同时,铁路运输事故却极大影响了铁路作为运输大动脉的效率,极大威胁旅客及货物的安全。通过分析铁路事故发生的各种原因,浅叙铁路事故分析和预测的数学方法,就铁路事故预测和安全管理提出一些见解。     

折扣组合预测法研究

普通最优组合预测向量的确定常以组合预测误差平方和最小或误差绝对值和最小为标准,忽视了近期误差比远期误差重要的事实。本文提出折扣组合预测法确定最优组合预测模型的方法,从而提高了预测尤其是近期预测的精度。     

基于粗糙集理论的铁路货运需求预测研究

针对我国铁路货运量的特点,较全面的选取了铁路货运需求预测指标体系;基于粗糙集理论,建立了铁路货运需求预测的知识库,分别应用等距离法、属性约简进行数据离散化和提取关键指标;对我国铁路货运量进行了比较准确的预测,并计算出了各个关键指标的重要程度。结果表明,应用粗糙集理论进行铁路货运量预测时,可以直接从指标数据本身出发,有效避免了主观因素的影响,提高了预测的可靠性和有效性,为制定提升铁路货运量的政策提供了比较合理的理论依据。     

浅谈负荷预测误差分析

本文分析了电力系统规划当中负荷预测误差产生的原因,总结了负荷预测误差分析的方法和指标,探讨了负荷预测误差研究的发展趋势。     

浅谈集装箱在生产运输中的现状及前景

集装箱水上运输是从英国19世纪采用的托盘运输逐渐演变而来,由陆地发展到水上的一种运输方式。它具有运输效率高、安全、无破损和经济方便的特点。至今,在世界各国注重工业制成品出口及其运输质量的形势下,集装箱水上运输得到了充分发展,世界主要航线上件杂货运输基本实现了集装箱化。可以预测,在未来的船型发展中,以集装箱取代杂货船是必然的发展趋势。     

电力系统短期负荷预测特性与步骤的分析与研究

本文主要针对电力系统短期负荷预测的特性、预测的基本步骤及预测误差产生的主要原因做出了分析与探讨,为电力系统负荷预测提供参考。     

组合预测方法研究的若干新结果

本文对组合预测方法的一些基本问题进行了较深入的研究:证明了随着预测方法的增加,最优组合预测方法的预测误差平方和并不一定减少;给出了最优组合预测方法的预测误差平方和恰好等于参加组合预测的各个单项预测方法预测误差平方和的最小值的充分条件;对递归等权组合预测方法的收敛性等问题给出了理论证明,并给出了一种新的替换准则。本文还就最优组合预测方法预测误差平方和的取值范围等问题进行了研究,给出了一些新的结果。     

灰色系统模型在铁路客运量预测中的应用

根据历史数据预测铁路未来年份客运量是铁路客运部门制定工作计划的重要依据。基于灰色系统GM(1，1)模型预测铁路客运量，可充分利用给定的少量数据所包含的信息，得到较高精度的短期预测结果。本文以广深铁路公司客运量为例进行了短期预测，并与其他方法相比较，证实了灰色预测模型的有效性。     

铁路客运量的神经网络与遗传算法优化预测

铁路客运量是铁路建设的主要依据来源,它直接影响铁路建设的经济效益和资源配置。传统的铁路客运量的预测方法是基于专家估计或线性化后预测的,具有一定的局限性。基于神经网络和遗传算法理论,提出了一种遗传算法优化的RBF神经网络铁路客运量预测模型,采用遗传算法优化RBF网络权值和相应参数,确定全局最优值,然后训练RBF神经网络得到最优解,最终形成GA-RBF预测模型。实验结果表明GA-RBF预测模型优于传统的RBF预测模型,训练速度和预测精度显著提高。