基于模糊时间序列分析的广铁集团货运量预测
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第10-18页 |
1.1 论文背景及选题意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第13-16页 |
1.3 研究内容及研究方法 | 第16-18页 |
2 铁路货运量预测方法综述 | 第18-28页 |
2.1 货运量定性预测方法 | 第18页 |
2.2 货运量定量预测方法 | 第18-25页 |
2.2.1 产销平衡法 | 第19页 |
2.2.2 时间序列分析法 | 第19-20页 |
2.2.3 回归分析法 | 第20-22页 |
2.2.4 自回归移动平均法 | 第22-23页 |
2.2.5 灰色预测模型 | 第23-25页 |
2.3 现有货运量预测方法评价 | 第25-27页 |
2.4 本章小结 | 第27-28页 |
3 广铁集团货运分析 | 第28-49页 |
3.1 广铁集团概况 | 第28-30页 |
3.1.1 经营范围 | 第29页 |
3.1.2 机构设置 | 第29页 |
3.1.3 站段设置 | 第29-30页 |
3.1.4 技术设备 | 第30页 |
3.1.5 运输组织 | 第30页 |
3.2 铁路货运量定性分析 | 第30-45页 |
3.2.1 货运概况 | 第30-31页 |
3.2.2 货物品类结构分析 | 第31-33页 |
3.2.3 管内三省铁路货运量分析 | 第33-41页 |
3.2.4 主要货运站货运量分析 | 第41-45页 |
3.3 铁路货运量影响因素分析 | 第45-48页 |
3.3.1 公路影响“白货”运量 | 第45-46页 |
3.3.2 水运影响“黑货”运量 | 第46-47页 |
3.3.3 管道运输分流石油运量 | 第47页 |
3.3.4 市场及环境因素的影响 | 第47-48页 |
3.4 本章小结 | 第48-49页 |
4 货运量预测方法及建模 | 第49-58页 |
4.1 模糊集合论综述 | 第49-51页 |
4.1.1 模糊集的定义 | 第50页 |
4.1.2 模糊集的表示方法 | 第50页 |
4.1.3 模糊时间序列的定义 | 第50-51页 |
4.2 模糊时间序列的建模 | 第51-55页 |
4.2.1 模糊时间序列预测基本模型 | 第51页 |
4.2.2 历史数据模糊化 | 第51-52页 |
4.2.3 确定模型阶数 | 第52-54页 |
4.2.4 估计模糊系数 | 第54-55页 |
4.3 模型的改进 | 第55-57页 |
4.3.1 目标函数的改进 | 第55-56页 |
4.3.2 季节波动量的修正 | 第56-57页 |
4.4 本章小结 | 第57-58页 |
5 广铁集团货运量预测实例分析 | 第58-72页 |
5.1 株洲北站货运量预测 | 第58-65页 |
5.1.1 数据准备及模糊化处理 | 第58-60页 |
5.1.2 模型求解 | 第60-63页 |
5.1.3 模型改进 | 第63-65页 |
5.2 广铁集团煤炭运量预测 | 第65-71页 |
5.2.1 趋势估计值预测 | 第65-68页 |
5.2.2 季节波动量修正 | 第68-71页 |
5.3 本章小结 | 第71-72页 |
6 广铁集团货运发展对策研究 | 第72-77页 |
6.1 货运分析及预测总结 | 第72-73页 |
6.2 当前货运存在的问题 | 第73-74页 |
6.2.1 运到时间无法保证 | 第73页 |
6.2.2 全程物流难以拓展 | 第73页 |
6.2.3 运价机制不够灵活 | 第73页 |
6.2.4 业务办理手续繁杂 | 第73页 |
6.2.5 装卸作业效率低下 | 第73-74页 |
6.3 未来货运发展的对策 | 第74-76页 |
6.3.1 开展铁水联运,提升黑货运量 | 第74页 |
6.3.2 打造货运品牌,提升白货运量 | 第74-75页 |
6.3.3 开展个性化运输,提升大件货物运量 | 第75页 |
6.3.4 建设物流服务链,提升货运服务能力 | 第75页 |
6.3.5 建立适应市场的营销机制 | 第75-76页 |
6.3.6 建立市场导向的运价机制 | 第76页 |
6.4 本章小结 | 第76-77页 |
7 结论与展望 | 第77-79页 |
7.1 研究结论 | 第77页 |
7.2 研究展望 | 第77-79页 |
参考文献 | 第79-83页 |
致谢 | 第83-84页 |
攻读学位期间主要研究成果 | 第84页 |