铁路客运量预测方法

一、意义

1、设计铁路能力的依据。客运量是选定铁路主要技术标准的依据，而主要技术标准又决定着运输装备的能力，它不应小于调查或预测的客运量，以满足国家要求的运输任务；

2、是评价铁路经济效益的基础。客运量决定铁路的运营收入、运输成本等经济效益指标。客运量大，则收入多、成本低；

3、是影响线路方案取舍的重要因素。铁路选线中，出现大量的线路方案比较。若运量大，则投资大的方案中选，运营支出小。

总之，若调查或预测的客运量偏大，则铁路标准偏高，技术装备能力也偏高，因而投资较大。但运营后发现实际运量偏小，则会造成铁路能力闲置，投资浪费，由于运营收入少，铁路的经济效益必然降低；若调查或预测的客运量偏小，虽初期投资省，但运营后能力很快就会饱和，从而过早的引起铁路改扩建，追加投资增大，也不经济。

二、影响客运量的因素

直通吸引范围：等距离原则划定（“哪边近走哪边”），上下行分别勾画；

地方吸引范围：运价最低（运距最低）原则确定（“哪边花钱少走哪边”）。

随着社会经济的不断发展，客运量也在不断增加，因此，只有把握住影响客运量增长的因素，才能更好地预测出客运量的大小。影响因素主要有：

1、国家的政治、经济形势，国民经济的增长速度与发展战略，运价政策和旅客对运费的承受能力，这些因素，在预测远期运量时需加以考虑；

2、设计线在路网中的地位和作用，以及邻接铁路的布局和能力，都将影响直通客运量；

3、设计线沿线的资源情况，工矿、电力等大型企业的发展规划，农林牧副渔和乡镇企业的发展情况，以及城乡人口、人均收入的增长情况，也将影响地方客运量；

4、设计线沿线的公路、水运等交通状况和发展规划，将影响设计线分担客运量的比重；

5、突发事件的影响：疾病、自然灾害等。

三、客运量预测方法

定性预测方法是主要以预测人员的经验判断为依据而进行的预测。预测者根据自己掌握的实际情况、实践经验、专业水平，对未来货运发展前景的性质、方向和程度做出判断。其特点为:需要的数据少，能考虑无法定量的因素，比较简便可行。

定性预测方法：经济调查法（直接估算法：根据规划线吸引范围内的经济、人口、人均收入等情况，比照邻接铁路每天开行的旅客列车对数，直接估计规划线运营初期每天需要开行的列车对数，远期可按每隔若干年增加一对估算）、德尔菲法（专家调查法）、类推法（时间类推和局部类推）、头脑风暴法等。但这种方法往往在很大程度上取决于参加预测的人员的经验、专业理论水平以及所掌握的实际情况，因此存在片面性，准确性不高的缺点。

定量预测方法则是以历史统计资料和有关信息为依据，运用各种数学方法来预测未来客运市场需求情况，即未来的运量。定量预测方法最大的优点就是客观性，这类方法的预测精度和可靠性在很大程度上取决于数据的准确性和预测方法的科学性。

定量预测方法：时间序列法（移动平均法、指数平滑法、季节指数法、自回归分析、趋势外推法、灰色预测法）、影响因素分析法（回归分析法、系数法：乘车系数和产值系数）、四阶段法（交通生成、交通分布、交通方式划分、交通流分配）。

时间序列分析预测法是一种依据客运量的历史变化趋势，找出其随时间变化的规律，并通过数学模型来表示，然后根据模型来进行预测的方法。这种方法的主要优点是需要数据少、简便，只要所研究的运量时间序列的趋势没有大的波动，预测效果较好。这类方法的缺点是无法反映出运量变化的原因，对于影响运量变化的外部因素变化，如调整经济政策和发展速度而引起的运输需求的变动无法反映。

影响总运输需求的主要因素有很多，但具体的预测目标类型、范围是不同的，必须细致地分析其最

主要的影响因素，设法将其用量化指标反映出来。通过对过去和现在的指标数据进行分析研究，可以找出运输需求与相关经济量的关系，用于对运量进行预测。这类预测方法在数据量足够多的情况下，常可获得较好的精度，并提供运量变化原因方面的信息。其缺点是自变量、外在变量指标未来值的选择，本身就带有预测性（比如：乘车系数法中未来人口的预测），影响预测的准确程度。

新建铁路预测方法：没有统计资料，只有在调查研究的基础上，借助预测者的丰富经验，并和与规划线条件相近的既有线类比来进行预测。

目前，对新的预测方法的研究已取得了一些成果，如将灰色系统理论、神经网络理论、遗传算法理论及组合方法引入到客运量预测中。

现在应用的预测方法：客运量是非线性系统

2、BP （Back Propagation ）神经网络（按误差

逆传播算法的非循环多级前馈神经网络）模型：信

息的正向传播和误差的反向传播。误差是否收敛、

误差可接受程度或预设次数。 合理选用传递函数。

具有预测精度高、收敛速度快等特点。

3、遗传算法(GA)是一种基于自然选择（达尔文

进化论）和基因遗传学（孟德尔）原理的优化搜索

方法。遗传算法在计算机上模拟生物的进化过程和

基因的操作，并不需要对象的特定知识，也不需要

对象的搜索空间是连续可微的，它具有全局寻优的

能力。

四、灰色模型与线性回归模型组合的预测方法

灰色系统认为一切随机量都是在一定范围内、一定时段上变化的灰色量和灰过程。对于灰色量的处理不是寻求它的统计规律和概率分布，而是将杂乱无章的原始数据列，通过一定的方法处理，变成比较有规律的时间序列数据。即以数找数的规律，再建立动态模型。这就弥补了概率统计方法的不足。

铁路运量的增长，受国民经济各部门多层次多因素的影响。这些因素有可知的，有未知的，因而可用灰色模型寻求运量增长与时间序列的规律。

不需要大量的统计数据就可以建立数学模型，利用有限的统计数据推导系统本身的发展规律；不需要统计数据具有典型的分布规律，数据的波动可经过累加处理，弱化其影响。

但适用于单一的指数增长数据序列，对于出现的异常数据无法处理，因此与线性回归模型结合起来，处理这些异常数据。

建模过程：

（1）数据处理

如图，某省历年统计数据，用(0)()x t 表示，

很明显，2003年的运量突降，属于变异数据，因

此需要对其进行调整。

取原始数据序列(0)(4980,5085,4864,5695,5842,6313)X =，用公式(1)(1)()

x t t x t σ++=计算数据级比，然后求出级比平均值，得到调整后的2003年的客运量为5344万人，从而调整后的数据序列(0)(4980,5085,5344,5695,5842,6313)X =，将各年度统计量逐年累加，得(0)(4980,10065,15409,21104,26946,33259)X =。

（2）用微分方程拟合数据序列(1)

()x t

一阶微分方程的形式为(1)(1)dx ax u dt +

=，该微分方程的解为(1)(0)(1)((1))at u u x t x e a a

-+=-+， 式中 ,a u —参数，可由最小二乘法求得，即 1()T T n

a B B B y u -??=? ??? (1)(1)(1)(1)(1)(1)1(2)(1)21(3)(2)21()(1)2x x x x B x n x n ????-+ ??? ? ???-+?

? ?= ? ? ???-+- ?????，(0)(0)(0)(2),(3),,()T

n y x x x n ??=??，求出参数,a u 后便建立起灰色预测模型。 （3）预测值的还原

模型计算出来的是预测的累加值，记为

(1)

()x k ，因此还要进行真正预测值的还原，即预测值(0)(1)(1)()()(1)x k x k x k =--。

（4）精度检验

方差比c ：c=S 2/S 1

小误差概率p ：{}(0)(0)1()0.6745k S εε-<

式中 S 1—原始数据列的均方差，2(0)(0)111=(())1n k S x k x n =??-??-??∑，

S 2—残差的均方差，2(0)(0)211=(())1n k S k n εε=??-??-??∑，(0)(0)(0)

()()()k x k x k ε=-。 （5）残差修正

灰色理论中灰色预测方法的优点是算法简单，易

于掌握，运算速度快，模型的拟合精度较高，对于短期预测能给出很好的预测效果，缺点是对于具有波动性的系统预测的效果不是很理想。交通流本身具有很多不确定性的因素，受环境因素、突发事件的影响比较大，具有很强的波动性，因此在短期交通流预测中预测的精度往往不高。

河南省铁路客运量和公路客运量3年数据专题报告2019版

河南省铁路客运量和公路客运量3年数据专题报告2019版

序言 本报告以数据为基点对河南省铁路客运量和公路客运量的现状及发展脉络进行了全面立体的阐述和剖析，相信对商家、机构及个人具有重要参考借鉴价值。 河南省铁路客运量和公路客运量数据专题报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。 河南省铁路客运量和公路客运量数据专题报告主要收集国家政府部门如中国国家统计局及其它权威机构数据，并经过专业统计分析处理及清洗。数据严谨公正，通过整理及清洗，进行河南省铁路客运量和公路客运量的分析研究，整个报告覆盖铁路、公路和水运总客运量，铁路客运量，公路客运量等重要维度。

目录 第一节河南省铁路客运量和公路客运量现状 (1) 第二节河南省铁路、公路和水运总客运量指标分析 (3) 一、河南省铁路、公路和水运总客运量现状统计 (3) 二、全国铁路、公路和水运总客运量现状统计 (3) 三、河南省铁路、公路和水运总客运量占全国铁路、公路和水运总客运量比重统计 (3) 四、河南省铁路、公路和水运总客运量（2016-2018）统计分析 (4) 五、河南省铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国铁路、公路和水运总客运量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变动分析 (5) 八、河南省铁路、公路和水运总客运量同全国铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变 动对比分析 (6) 第三节河南省铁路客运量指标分析 (7) 一、河南省铁路客运量现状统计 (7) 二、全国铁路客运量现状统计分析 (7) 三、河南省铁路客运量占全国铁路客运量比重统计分析 (7) 四、河南省铁路客运量（2016-2018）统计分析 (8) 五、河南省铁路客运量（2017-2018）变动分析 (8)

铁路客运量预测方法

一、意义 1、设计铁路能力的依据。客运量是选定铁路主要技术标准的依据，而主要技术标准又决定着运输装备的能力，它不应小于调查或预测的客运量，以满足国家要求的运输任务； 2、是评价铁路经济效益的基础。客运量决定铁路的运营收入、运输成本等经济效益指标。客运量大，则收入多、成本低； 3、是影响线路方案取舍的重要因素。铁路选线中，出现大量的线路方案比较。若运量大，则投资大的方案中选，运营支出小。 总之，若调查或预测的客运量偏大，则铁路标准偏高，技术装备能力也偏高，因而投资较大。但运营后发现实际运量偏小，则会造成铁路能力闲置，投资浪费，由于运营收入少，铁路的经济效益必然降低；若调查或预测的客运量偏小，虽初期投资省，但运营后能力很快就会饱和，从而过早的引起铁路改扩建，追加投资增大，也不经济。 二、影响客运量的因素 直通吸引范围：等距离原则划定（“哪边近走哪边”），上下行分别勾画； 地方吸引范围：运价最低（运距最低）原则确定（“哪边花钱少走哪边”）。 随着社会经济的不断发展，客运量也在不断增加，因此，只有把握住影响客运量增长的因素，才能更好地预测出客运量的大小。影响因素主要有： 1、国家的政治、经济形势，国民经济的增长速度与发展战略，运价政策和旅客对运费的承受能力，这些因素，在预测远期运量时需加以考虑； 2、设计线在路网中的地位和作用，以及邻接铁路的布局和能力，都将影响直通客运量； 3、设计线沿线的资源情况，工矿、电力等大型企业的发展规划，农林牧副渔和乡镇企业的发展情况，以及城乡人口、人均收入的增长情况，也将影响地方客运量； 4、设计线沿线的公路、水运等交通状况和发展规划，将影响设计线分担客运量的比重； 5、突发事件的影响：疾病、自然灾害等。 三、客运量预测方法 定性预测方法是主要以预测人员的经验判断为依据而进行的预测。预测者根据自己掌握的实际情况、实践经验、专业水平，对未来货运发展前景的性质、方向和程度做出判断。其特点为:需要的数据少，能考虑无法定量的因素，比较简便可行。 定性预测方法：经济调查法（直接估算法：根据规划线吸引范围内的经济、人口、人均收入等情况，比照邻接铁路每天开行的旅客列车对数，直接估计规划线运营初期每天需要开行的列车对数，远期可按每隔若干年增加一对估算）、德尔菲法（专家调查法）、类推法（时间类推和局部类推）、头脑风暴法等。但这种方法往往在很大程度上取决于参加预测的人员的经验、专业理论水平以及所掌握的实际情况，因此存在片面性，准确性不高的缺点。 定量预测方法则是以历史统计资料和有关信息为依据，运用各种数学方法来预测未来客运市场需求情况，即未来的运量。定量预测方法最大的优点就是客观性，这类方法的预测精度和可靠性在很大程度上取决于数据的准确性和预测方法的科学性。 定量预测方法：时间序列法（移动平均法、指数平滑法、季节指数法、自回归分析、趋势外推法、灰色预测法）、影响因素分析法（回归分析法、系数法：乘车系数和产值系数）、四阶段法（交通生成、交通分布、交通方式划分、交通流分配）。 时间序列分析预测法是一种依据客运量的历史变化趋势，找出其随时间变化的规律，并通过数学模型来表示，然后根据模型来进行预测的方法。这种方法的主要优点是需要数据少、简便，只要所研究的运量时间序列的趋势没有大的波动，预测效果较好。这类方法的缺点是无法反映出运量变化的原因，对于影响运量变化的外部因素变化，如调整经济政策和发展速度而引起的运输需求的变动无法反映。 影响总运输需求的主要因素有很多，但具体的预测目标类型、范围是不同的，必须细致地分析其最

数学建模之火车客流量预测

目录 铁路旅客流量预测客 (1) 摘要 (1) 一．问题重述 (1) 1.1引言 (1) 1.2问题的提出 (2) 二．问题分析 (2) 2.1根据不同的限制条件整理数据，分析数据的分布 (2) 2.2利用问题一中的结论，建立数学模型 (2) 三．模型假设与符号说明 (2) 3.1.1模型假设 (2) 3.1.2符号说明 (2) 3.2.1模型假设 (3) 3.2.2符号说明 (3) 四．模型的建立与求解 (3) 4.1.1 数据分析处理 (3) 4.1.2利用信息增益的计算公式求出各个特征属性的信息增量 (4) 4.1.3 根据图表分析在不同的特征属性内部客流量的变化规律 (6) 4.1.3.1按车的种类分析 (6) 4.1.3.2按站点分析 (7) 4.1.3.3按时段分析 (8) 4.1.3.4按区间大小分析 (8) 4.2.1灰色预测 (9) 4.2.2问题分析与准备 (10) 4.2.3预测模型的建立 (12) 五．模型的优缺点 (13) 5.1 优点 (13) 5.2 缺点 (13)

六．参考文献 (14) 七． (14) 八．附录 (15)

铁路旅客流量预测客 摘要 铁路客流量预测，可以为制定合理的价格、改善客运站组织方式、优化铁路车辆资源配置、提高客运设备的服务能力提供帮助，对提高铁路客运运输效率具有重要的意义。 影响客流量的因素有很多，例如车次，时间，车站，区间，天气，节假日等。现在我们分析前四个因素对客流量的影响，我们首先引用信息熵概念来计算具体哪个因素对客流量的影响最大，并通过ID3算法生成决策树，根据所得生成树可以快捷方便的分析客流量规律。 在对原始数据进行研究分析后，车站对于客流量的影响最为显著，于是将车站这个因素选定为了主要变量，然后从这个主要变量着手，核心思想是通过对系统行为特征指标建立一组相互关联的灰色预测模型，预测系统中众多变量间的相互协调关系的变化，这种模型对于挖掘和利用原始数据有很好的帮助，同时参考了在问题一中所得出的客流量的一般规律，最终采用累减生成的放松得到了一组灰色序列以弱化数据的随机性和预测未来客流量。 关键字：信息熵ID3算法灰色预测模型 一．问题重述 1.1引言 随着《关于改革完善高铁动车组旅客票价政策的通知》的发布，高铁动车票价将根据市场情况自行定价。铁路部门为了保持市场的竞争力，实现利润最大化，需要了解日常铁路客运流量、淡旺季变动指数、冷热门线路的体情况，而其中对客流的预测是准确把握市场的首要条件，因此铁路客流预测的研究也成为铁路客运服务需要重点研究的方向。 然而铁路客流量受多种因素的影响，比如：“春运”期间铁路客流量骤增，导致铁路运力无法满足客户乘车需求，同时也给铁路客运组织带来巨大压力。在非节假日期间，一些冷门线路区间上座率不足，造成铁路车辆资源的浪费。因此铁路客流量预测，可以为制定合理的价格、改善客运站组织方式、优化铁路车辆资源配置、提高客运设备的服务能力提供帮助，对提高铁路客运运输效率要的意义。 1

影响铁路客运量的因素分析

1994——2009年 影响铁路客运量趋势变动的 因素分析 学院工商管理 专业班级人力资源0910 学生姓名李川 学号0802091032

随着我国居民收入和生活水平的逐步提高旅客对铁路运输提出了越来越高的要求，铁路也面临越来越多考验。对铁路客运量进行预测分析已经成为市场经济体制对铁路客运日常组织工作的基本要求，对促进铁路客运的发展具有十分重要的意义。铁路运输系统是一个多层次、多因素、多目标、多属性的复杂的开放式大系统，一般来说铁路客运量与国民收入水平、经济发展水平、客运方式等因素有关，要弄清楚其中所有因素很不容易，因此寻找其中的规律并利用已知完全明确的信息用于铁路客运量的预测具有可行性和一定的现实意义。铁路客运量的准确预测是铁路旅客运输组织工作的重要基础和主要依据之一,准确预测铁路客运量是铁路运输企业面向市场、把握未来的重要保障。 一、变量选取 影响我国客运量的因素来自于方方面面，为了研究问题方便并结合我国现状，我找出几个可能影响铁路客运量的因素：铁路客运量，铁路线里程，铁路客运量，国内旅游人数。因为铁路线里程容易量化并反映了民航的客运能力所以选择它，人们出行是否选择火车可能受到收入和消费水平的影响，导致国民可能坐飞机。所以我选取了以上几个变量进行分析。

二、数据的收集与整理

三、多元统计分析模型的建立 设定模型如下： Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4 其中，被解释变量： Y——铁路客运量 解释变量： X1——国民收入 X2——民航客运量 X3——铁路线里程 X4——国内旅游人数 四、模型的检验、诊断和修正 （一）回归方程拟合优度检验、回归方程显著性检验和回归系数显著性检验 1、拟合优度检验 由表可知，修正R2=0.889，说明样本有很好的拟合优度。 2、F检验

铁路客流量预测

铁路客流量预测 铁路客流量预测 目录 一、摘要 (2) 二、选题背景与意义 (3) 三、模型建立与求解 (5) 3.1、ARIMA 模型 (5) 3.1.1、自回归移动平均模型 (6) 3.1.2、季节性预测法 (6) 3.1.3、模型求解 (7) 3.2、灰色预测模型 (12) 3.2.1 、GM(1,1)模型. (6) 3.2.2、模型检验 (8) 3.2.3、模型求解 (9) 四、模型分析与结论 (11)

4.1 、方法分析 (11) 4.2、模型缺点 (12) 五、附录 (12) 一、摘要 摘要：文章以铁路客流量的短期预测作为切入点，采用定量的时间序列分析方法，建立季节自回归综合移动平均（季节性ARIMA 模型）模型对时间序列进行量化分析。首先阐述基于该模型的预测的一般过程，即：平稳化处理、差分变换的阶数辨识、参数估计，时间序列模型的构建，然后利用标准 BIC 值，确定较适合的季节自回归综合移动平均模型，取得了较为理想的预测效果。同时运用灰色预测模型建立铁路客流预测模型，对我国铁路客运量进行预测，灰色模型的方法简单，适合在数据少的情况下预测短期客流量，对未来的结果有很好的预测效果。关键词：季节性ARIMA 灰色预测铁路客流量预测 二、选题背景与意义 宏观上来讲铁路客流预测是铁路客运系统合理规划的基础，只有在对规划年度客流的流量、流向、

流径进行合理预测与分析的基础之上，才能合理规划未来铁路客运系统的设施设备，合理安排运量，合理确定系统各阶段的发展目标使整个铁路客运系统与社会经济发展、生产力布局相适应，确保国民经济的正常发展。 微观层上来讲主要有以下三方面。一是铁路客 流量预测是铁路设备建设投资的重要依据。通 过对各项客流预测结果分析，可以合理确定研 究线路近期、中期、远期在路网中的功能和作 用，从而为新线建设、旧线改造和相关客运场 站技术设备修建与改造提供客观的依据。 二是铁路客流预测是编制铁路客流计划的基础。由于我国目前整体运能不足，再加上铁路运输自身的特点，在日常的客流运输组织中需要定期编制相应的客流计划，而准确的客流资料就是该项工作的基础，如果客流资料不完备就会造成运力资源分配的不平衡，从而致使客流滞塞及运力虚糜。 三是铁路客流预测是项目评价及投资估算的依据。铁路客运建设项目是否值得的投资，什么时候投资，投资规模如何，必须依据未来运量来确定。系统建成后，其寿命期内获利多少，也需要借助于逐年的未来运量才能估量和计算。如果没有科学、合

关于铁路货运量预测研究

关于铁路货运量预测研究 黄 勇，徐景昊 （华东交通大学 机电工程学院，江西 南昌 330013） 摘 要：采用灰色关联分析方法选取影响铁路货运量变化的宏观影响因素，运用多变量灰色 ()1,4MGM 模型预测未来 4年铁路货运量，预测结果通过后验差检验，精度较好。 关键词：灰色关联分析；()N 1,MGM ；预测 铁路货运量作为货运市场体系中的重要统计指标，为铁路运输占有货运市场份额提供了重要的依据。因此，预测货运量发展趋势是制定铁路货物运输营销战略的前提和基础，对铁路货运组织的实施具有重要作用。 1 ()N 1,MGM 方法介绍 应用多变量灰色模型（()N 1,MGM 模型），从系统的角度对影响铁路货运量的各变量进行描述。()N 1,MGM 模型是n 元一阶常微分方程组，它是()1,1GM 模型在n 元变量情况下的自然推广。多变量灰色预测模型建模步骤如下。 （1） 灰关联分析[2]，选取重要因子。 设参考数列变量为()k 0x ，比较数列变量()k x i （i 为变量，k 为时间），则()k 0x 和()k x i 的灰关联系数()k ζi 如下： ()()()()() ()()()() k x k x k x k x k x k x k x k x k i k i i i k i i k i i -+- -+-= 00 00max max min min min min ρρξ （1） 式中：ρ称为分辨系数，一般取0.5。 ()k 0x 与()k x i 间灰关联度为： ()∑= =n k i i k n 1 1ξγ （2） （2） 对原始数列()()k x i 0进行数据处理，生成一阶累加数列()()k x i 0。 () ()k x i 0为原始序列，()()k x i 1为相应一次累加序列。 () ()() ()∑= =k j i i j x k x 1 01 （3） 式中：n i ,,2,1 =。 （3） 利用生成数列得道一阶常微分方程组形式。

(交通运输)铁路旅客运输统计规则精编

（交通运输）铁路旅客运输 统计规则

（交通运输）铁路旅客运输 统计规则

铁路旅客运输统计规则 各铁路局，各合资铁路X公司，各地方铁路： 根据铁路改革和发展的需要，部对《铁路客货运输统计规则》中旅客运输统计部分进行了重新修订，形成《铁路旅客运输统计规则》，现予发布，请按照执行。现将有关要求通知如下： １．本规则自２００２年１月１日起实行，由于时间紧，任务重，为确保部、局旅客统计系统平稳过渡，决定新旧系统且行３个月： （１）现系统延续壹个季度：２００２年第壹季度，各铁路局和合资、地方铁路X公司仍按现行报表制度上报１、２、３月份资料产生的报表，４月份资料起不再上报。 （２）新系统自报送２００２年２月份资料起正式启用：自２００２年１月起按新规章的要求收集原始信息，保管完好，１月份进行局内新系统的调试，自２月份资料起按新规章要求的报表格式正式上报报表，且补齐１月份新报表。（３）局间直接交换资料自１月份资料起按新格式交换。 ２．各单位要抓好新规章的培训工作，正确理解新规章的要求。原始资料提供部门和使用旅客运输统计资料的单位都应严格贯彻新规章。 ３．各单位要抓紧做好执行新规章的准备工作，确保新规章如期实施。 铁路旅客运输统计规则 第壹章总则 第壹条铁路旅客运输统计是铁路统计系统的重要内容。为履行铁路行业管理职能，确保铁路旅客运输统计质量，统壹全国铁路旅客运输统计范围、指标口径、指标含义、计算方法、报告制度、统计资料提供标准，根据《统计法》、《统计法实施细则》及有关规章，结合铁路运输实际情况，特制定本规则。

第二条本规则适用范围：国家铁路管辖的办理客运业务的车站、客运段（列车段）、客运X公司、票务中心，合资铁路，地方铁路，各级统计部门及使用旅客运输统计资料的单位。 第三条铁路旅客运输统计的基本任务是： 壹、建立适应铁路行业管理和运营管理所需要的旅客运输统计指标体系和调查方法。 二、运用先进的统计手段，准确、及时、全面、系统地搜集、整理、提供反映铁路旅客运输状况的统计资料。 三、分析、揭示铁路旅客运输发展的规律性在具体时间、地点、条件下的数量表现，阐明、预测铁路旅客运输发展的趋势、水平、结构、比例。 四、为国家制定铁路客运发展规划，进行宏观调控和决策及铁路旅客运输运营管理提供依据。 第四条根据统计任务的需要，旅客运输统计实行逐级管理负责制。各级统计机构和人员的职责是： 壹、根据国务院关于铁道部职能配置的规定，铁道部统计中心对国家、合资、地方铁路的旅客运输统计实行归口管理，负责规章制定、业务指导、协调、监督和质量考核。受铁道部委托，各铁路局对管内的合资铁路X公司，中国地方铁路协会对各地方铁路X公司的运输统计工作均负有归口管理的责任，且制定统计范围、报告制度、指标口径、质量考核细则。铁路局受铁道部委托，对管内地方铁路X 公司的旅客运输统计进行业务指导。 二、负责贯彻执行《统计法》、《统计法实施细则》和本规则及有关规定，依法统计。

《铁路站场与枢纽》客货运站2

甲 3.枢纽内编组站的分工方案 （1）按改编车流的性质分工 （2）按衔接线路别分工 （3）按线路运行方向别分工。 把入口：由枢纽入口处的编组站担当同一运行方向的车流改编作业 把出口：由……出口…………………………………………………… （4）按作业需要综合分工。 ? 要求会画图（P337) 环形（北京哈尔滨） 并列式（郑州）

4 枢纽内编组站的合理设置位置 基本要求 ①设在城市规划的市区边缘以外。 ②设在各引入线的汇合处，并位于主要车流的路径上。 ③.注意远近结合，留有发展余地。 设置方案 ①主要为中转车流服务的编组 其位置应设在主要车流顺直通行的路径上以及各引入线的汇合处，根据枢纽结构图形的不同，确定编组站的合理位置。 ②.既为中转车流服务又为地方车流服务的编组站 这类编组站位置的选定，既要考虑主要线路车流的顺直折角车流的方便，又要尽量缩短枢纽地区小运转列车的走行距离。 ③.主要为地方车流服务的编组站 其位置应尽量设在靠近工业区、港埠区。 5.枢纽内客运站的设置位置及分工方案 枢纽内有两个以上客运站时，可有下列不同的分工方案。 （#）按衔接线路分别办理始发、终到旅客列车 （!）按办理始发、终到和通过旅客列车分工 （$）按办理快、慢车分工 （%）按办理长途和市郊旅客列车分工 有条件时应尽量采用第一种分工方案，除有足够的理由外，第三种方案一般不宜采 用，只有当市郊客流量较多且集中时，方可采用第四种分工方案。 6.货运站和货场在城市中位置的选择 （!）新建的综合性货运站和货场设在市区边缘或市郊，以减轻对城市的干扰。（"）以办理到发零担货物为主的货运站或货场，其位置以选择在取送中转零担车较方便的编组站附近或编组站内（设中转零担货场时）为宜。 （#）以办理大宗货物为主的专业性货运站或货场，以选择在城市郊区或市区边缘附近为宜。 （$）专门办理危险品货物的专业性货运站或货场，以设在市郊远离居民区和风景点，并选择在下风方向或河流下游地区为宜。 （&）凡新建铁路或旧线改造，应安排集装箱货场，以便拓宽对外贸易业务。 7.枢纽线路的引入方式一般有以下几种： 直接引入。如一站铁路枢纽。 分歧引入。如并列式铁路枢纽。 会合引入。当如顺列式铁路枢纽。 乙

山西省铁路客运量和水运客运量3年数据解读报告2019版

山西省铁路客运量和水运客运量3年数据解读报告2019版

引言 本报告借助数据对山西省铁路客运量和水运客运量进行深度剖析，从铁路、公路和水运总客运量，铁路客运量，水运客运量等方面进行阐述，以全面、客观的角度展示山西省铁路客运量和水运客运量真实现状及发展脉络，为需求者制定战略、为投资者投资提供参考和借鉴。 山西省铁路客运量和水运客运量解读报告的数据来源于权威部门如中国国 家统计局、重点科研机构及行业协会等，数据以事实为基准，公正，客观、严谨。山西省铁路客运量和水运客运量数据解读报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。 山西省铁路客运量和水运客运量数据解读报告旨在全面梳理山西省铁路客 运量和水运客运量的真实现状、发展脉络及趋势，相信能够为从业者、投资者和研究者提供有意义的启发和借鉴。

目录 第一节山西省铁路客运量和水运客运量现状 (1) 第二节山西省铁路、公路和水运总客运量指标分析 (3) 一、山西省铁路、公路和水运总客运量现状统计 (3) 二、全国铁路、公路和水运总客运量现状统计 (3) 三、山西省铁路、公路和水运总客运量占全国铁路、公路和水运总客运量比重统计 (3) 四、山西省铁路、公路和水运总客运量（2016-2018）统计分析 (4) 五、山西省铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国铁路、公路和水运总客运量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变动分析 (5) 八、山西省铁路、公路和水运总客运量同全国铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变 动对比分析 (6) 第三节山西省铁路客运量指标分析 (7) 一、山西省铁路客运量现状统计 (7) 二、全国铁路客运量现状统计分析 (7) 三、山西省铁路客运量占全国铁路客运量比重统计分析 (7) 四、山西省铁路客运量（2016-2018）统计分析 (8) 五、山西省铁路客运量（2017-2018）变动分析 (8)

高速铁路客运量预测方法选择_图文(精)

65 YUNSHUSHICHANG 2007/ 7 高速铁路客运量预测是项目规划和建设的依据, 也是经济效益计算的基础。目前常用的高速铁路客运量预测方法是四阶段法,其中最主要的方式划分预测又基本采用了Logit 模型。但由于Logit模型存在的某些特性会在一定程度上影响预测的准确性,因此在应用四阶段法进行预测时,必须分析和掌握这种特性, 以便选择适当的高速铁路客运量预测方法。 目前大部分高速铁路客运量预测所采用的预测方法(包括京沪高速铁路客运量预测主要由以下两部分内容组成: 一是以社会经济变量(各交通小区的GDP或人口和阻抗变量(各交通小区间的广义价格作为自变量预测研究区域内特征年度总的旅客 OD 交流量,预测一般采用重力模型; 二是用一个涉及多种运输方式的选择模型确定现有运输方式和新的高速铁路的出行份额和出行量,而且所有方式的出行份额加总为 100%。典型地,用于方式选择的是一个多元的 Logit 模型。 然而,由于 Logit 模型的非相关选择方案独立特性(IIA, 高速铁路的预测运量必须直接与现有方式间的运量份额比值成正比关系,因而使预测结果的准 确性降低, 这也是该方法最主要的缺陷。如果不进行改进, 该方法的模型运行结果就会出现如下情况:当一种现有运输方式本身占有较高的份额时,高速铁路从中得到的转移到运量份额也随之较高。例如,假设任意两个区域间的出行 50%是由小

汽车完成的,则采用该方法预测将会得到 50%的高速铁路运量份额是从小汽车转移过来的。分析我国现状的客流组成,这一情况实际上是不可能发生的。 为了减少非相关选择方案独立特性所产生的问题,某些预测采用了另外一种方法。该方法也是首先预测各种运输方式的合计 OD 客流量,然后用一个多层的 Logit 模型(NL来确定高速铁路和其他相关方式的市场份额。多层 Logit 模型 高速铁路客运量预测方法选择 □张康敏刘晓青

铁路客运量预测论文

铁路客运量预测论文 摘要 随着我国市场经济的不断发展，交通运输业已发展成为国民经济的基础产业，特别是铁路运输，在整个综合运输网络中发挥着至关重要的作用。但目前，铁路运输面临着运输数量和质量的双重压力，为解决铁路运输的“瓶颈”问题，促进我国经济的快速发展，我国铁路管理部门己立足于现有基础扩充运力，在既有路线上进行技改提速。运量一直是衡量提速成效的一项重要指标，也是铁路提速项目可行性研究的核心内容之一。本文就是在分析了国内外研究现状的基础上，对客运量预测进行了深入和系统的理论与方法研究，并开展了实际应用。 文章在借鉴已有研究工作的基础上，分为四部分对提速后的客运量进行研究，主要做了如下工作: ①第一部分即绪论，首先分析了国内外对客运量预测的研究现状，并从中找出预测方法中存在的问题与缺陷，从而确定了文章的研究方向。 ②第二部分包括第二、三两章，主要对我国既有线铁路提速的状况以及提速的必要性进行了介绍，分析了提速后运输需求产生的原因以及影响运输需求的因素，同时也阐述了提速后客流的形成和预测的基本原理。 ③第三部分为第四章，也是本文的核心部分。提速后的客运量由趋势客运量、转移客运量、诱发客运量三部分构成。由于其产生的机理各不相同，所以需采取不同的模型进行预测。首先建立了时间序列模型对趋势客运量预测，并应用多目标决策理论和计量经济学方法来计算铁路提速前与提速后客运市场的占有率，最后建立转移客运量与诱发客运量的预测模型。 ④第四部分即第五章。将预测模型应用到了实例当中，以京秦线为例进行了实例分析，对客运量进行预测，通过预测结果与实际结果的比较说明模型的合理性。为今后提速项目可行性研究提供一套科学、合理、可行的客运量预测方法。 关键词：提速;客流预测;运输需求;既有线结论及展望 铁路的客运量预测是铁路系统规划及项目投资、建设的主要依据，也是每次进行铁路项目可行性研究中的重点研究内容。是决定项目效益的最关键因素之一，也是制定运营模式和行车组织方案的重要依据。本文在分析了国内外的研究

山东省铁路客运量和水运客运量3年数据解读报告2019版

山东省铁路客运量和水运客运量3年数据解读报告2019版

引言 本报告借助数据对山东省铁路客运量和水运客运量进行深度剖析，从铁路、公路和水运总客运量，铁路客运量，水运客运量等方面进行阐述，以全面、客观的角度展示山东省铁路客运量和水运客运量真实现状及发展脉络，为需求者制定战略、为投资者投资提供参考和借鉴。 山东省铁路客运量和水运客运量解读报告的数据来源于权威部门如中国国 家统计局、重点科研机构及行业协会等，数据以事实为基准，公正，客观、严谨。山东省铁路客运量和水运客运量数据解读报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。 山东省铁路客运量和水运客运量数据解读报告旨在全面梳理山东省铁路客 运量和水运客运量的真实现状、发展脉络及趋势，相信能够为从业者、投资者和研究者提供有意义的启发和借鉴。

目录 第一节山东省铁路客运量和水运客运量现状 (1) 第二节山东省铁路、公路和水运总客运量指标分析 (3) 一、山东省铁路、公路和水运总客运量现状统计 (3) 二、全国铁路、公路和水运总客运量现状统计 (3) 三、山东省铁路、公路和水运总客运量占全国铁路、公路和水运总客运量比重统计 (3) 四、山东省铁路、公路和水运总客运量（2016-2018）统计分析 (4) 五、山东省铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国铁路、公路和水运总客运量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变动分析 (5) 八、山东省铁路、公路和水运总客运量同全国铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变 动对比分析 (6) 第三节山东省铁路客运量指标分析 (7) 一、山东省铁路客运量现状统计 (7) 二、全国铁路客运量现状统计分析 (7) 三、山东省铁路客运量占全国铁路客运量比重统计分析 (7) 四、山东省铁路客运量（2016-2018）统计分析 (8) 五、山东省铁路客运量（2017-2018）变动分析 (8)

铁路旅客流量预测

摘要了解和预测铁路客流量对于铁路部门而言是实现利润最大化和保证市场竞争力的重要环节，本文通过对某铁路公司至2015年一月至2016年3月的客流情况进行研究分析，得出了铁路客流量的一般规律并构建了良好的客流量预测模型，借此实现对未来两周客流量的预测以及对车辆资源分配方案的优化. 问题一：根据旅客列车梯形密度表中包含的大量数据，利用图表分析法我们绘制了十二张包含饼图、折线图、散点图等多种形式的图表，这在一定程度上帮助我们很好地实现了客流规律的可视化展现.通过这些图表我们分析研究了不同种客运列车的优劣势、客运量的峰值规律以及站点与客运量的相关性，总结出了客流量的一般规律. 问题二：我们针对附件一所提供的大量数据进行了分类整理，将数据按照控制变量法的原则大致分为三类，即考察车站、车次、时间段三个变量对于客流量的影响.在对原始数据进行研究分析后，我们认为车站对于客流量的影响最为显著，于是我们将车站这个因素选定为了主要变量，然后从这个主要变量着手，我们基于MATLAB平台构建程序，程序的核心思想是通过对系统行为特征指标建立一组相互关联的灰色预测模型，预测系统中众多变量间的相互协调关系的变化，这种模型能够帮助我们很好地挖掘和利用原始数据，同时我们参考了在问题一中所得出的客流量的一般规律，最终采用累减生成的放松得到了一组灰色序列以弱化数据的随机性和预测未来客流量.当然，我们也采用了残差修正的衡量方法来对模型和预测结果进行了完善和校准. 问题三：为了求得铁路车辆资源配置方案的最优解，一方面考虑到问题二中对于未来两周客流量的预测，另一方面为了实现两个基本假设中对于客座率达到75%利润最大的假设，我们决定采用模拟退火算法来对结果进行优化，这可以帮助我们在减少算法耗时的同时得到一个符合生活实际的最优解. 一、问题重述 铁路部门为保持市场竞争力，实现利润最大化，需要了解日常铁路客运流量、淡旺季变动指数、冷热门线路.其中，为了准确把握市场，需要对客流进行充分的了解和预测.铁路客流量受多种因素影响.

铁路危险货物运输量统计

我国铁路危险货物年均货运量以及铁路危险货物运输的现状、发展趋势 摘要：通过对我国铁路危险货物运输现状、安全监控现状，以及国内外道路危险货物运输风险分析研究现状的分析，针对现阶段铁路危险货物运输风险管理研究的欠缺，期望借鉴国内外道路危险货物运输风险管理的经验，构建铁路危险货物运输风险评价指标，以便尽早发现和减除潜在危险，并客观地评价铁路危险货物运输安全状况。 关键词：铁路；危险货物运输；货运量；现状；发展 我国现阶段正处于工业化进程，社会对能源、原材料的需求增加较大。随着化工产品的不断进步和企业生产经营范围的扩大，各行业对危险品的需求也逐年增加。现阶段我国95%的危险品不是在生产地被使用，而是需要长距离、大吨位的异地运输，运输半径通常在200 km 以上，且 50% 以上的危险品是通过铁路运输，大型石化生产制造及加工企业均由铁路专用线连通 铁路危险货物运输作为一种动态危险源，一旦发生事故，不仅会造成重大经济损失，而且会带来严重的社会影响，同时给环境带来很大的污染。由于危险品自身的特性，决定了危险货物运输事故必定会引起次生灾害，带来大气、水体、土壤等污染，如日本地震、海啸所引发的核污染事件。同时铁路危险货物运输又具有运输网络庞大、作业环境多样、业务性质复杂、不确定因素多、作业流程各环节间耦合性强等特点。对危险货物在受理、装车、编组隔离、押运管理、装卸作业、安全防护、应急处置等方面都有更高的要求。但现阶段我国铁路危险货物运输过程中来自人员、车辆、环境等方面的安全隐较多，安全监管与管理手段己经难以充分适应现代铁路发展的需要。鉴于危险货物运输事故危害的严重性、铁路运输特点，以及目前我国铁路中存在诸多运输安全风险，需要从宏观上揭示影响危险货物运输系统安全稳定的主要因素、产生原因与存在的内在规律，构建危险货物运输风险指标体系，在此基础上进行定量分析和综合评判，得出各风险因素对危险货物运输安全影响的严重程度，预测风险级别，开展分级预警，根据不同预警级别在早期及时采取有针对性的措施降低或消除危险货物运输中的潜在风险性因素，有效提高危险货物运输系统的安全可靠性。 1、我国铁路危险货物年均货运量 危险货物在生产、储存、运输、使用过程中，都存在着很多危险性因素。我国铁路危险货物运量约占全路总货运量的6%~8%，为了保证运输安全，迫切需要对影响铁路危险货物运输安全的因素进行分析，并采取相应的措施进行分类预防。 2、铁路危险货物运输现状 2. 1 铁路运输安全隐患存在的主要原因及对策 铁路危险货物管理方面运输中容易引发事故的安全隐患主要因为它们本身含有不稳定的元素，或者它们有不稳定的结构。主要可能存在的原因有： 1）温度和明火的影响； 2）水和潮湿的影响； 3）机械作用的影响； 4）不同性质的货物接触时所造成的影响。 危险货物运输应采取的安全对策:加强人员培训,严格资质认证。加强承运管理,严格受理把关。落实安全措施,严格装车监控。加强全过程管理,严格跟踪签认。运用科学手段,完善应急预案。由于货物装载方面的原因,造成影响运输安全的隐患较多,其中较为突出的有货物超载、漏检、错检、危险货物运输管理漏洞、不按方案装车等因素。超载现象比较普遍,货检漏检、错检现象突出,危险货物运输管理漏洞较大,不按方案装车或无方案装车现象时有发生。

云南省铁路客运量和水运客运量3年数据解读报告2019版

云南省铁路客运量和水运客运量3年数据解读报告2019版

引言 本报告借助数据对云南省铁路客运量和水运客运量进行深度剖析，从铁路、公路和水运总客运量，铁路客运量，水运客运量等方面进行阐述，以全面、客观的角度展示云南省铁路客运量和水运客运量真实现状及发展脉络，为需求者制定战略、为投资者投资提供参考和借鉴。 云南省铁路客运量和水运客运量解读报告的数据来源于权威部门如中国国 家统计局、重点科研机构及行业协会等，数据以事实为基准，公正，客观、严谨。云南省铁路客运量和水运客运量数据解读报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。 云南省铁路客运量和水运客运量数据解读报告旨在全面梳理云南省铁路客 运量和水运客运量的真实现状、发展脉络及趋势，相信能够为从业者、投资者和研究者提供有意义的启发和借鉴。

目录 第一节云南省铁路客运量和水运客运量现状 (1) 第二节云南省铁路、公路和水运总客运量指标分析 (3) 一、云南省铁路、公路和水运总客运量现状统计 (3) 二、全国铁路、公路和水运总客运量现状统计 (3) 三、云南省铁路、公路和水运总客运量占全国铁路、公路和水运总客运量比重统计 (3) 四、云南省铁路、公路和水运总客运量（2016-2018）统计分析 (4) 五、云南省铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国铁路、公路和水运总客运量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变动分析 (5) 八、云南省铁路、公路和水运总客运量同全国铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变 动对比分析 (6) 第三节云南省铁路客运量指标分析 (7) 一、云南省铁路客运量现状统计 (7) 二、全国铁路客运量现状统计分析 (7) 三、云南省铁路客运量占全国铁路客运量比重统计分析 (7) 四、云南省铁路客运量（2016-2018）统计分析 (8) 五、云南省铁路客运量（2017-2018）变动分析 (8)

铁路货运量的预测分析

----《时间序列分析》铁路货运量的预测分析 学院数理学院 班级统计1401 学号 姓名白金鑫

目录 一、引言 (2) 二、数据来源与描述 (3) 2.1、数据来源 (3) 2.2、数据描述 (3) 三、ARIMA模型概述 (4) 3.1模型原理 (4) 3.2模型步骤 (4) 四、模型识别 (5) 五、模型定阶 (9) 六、参数估计及模型检验 (9) 6.1参数的显著性检验 (10) 6.2模型的显著性检验 (10) 七、模型优化 (12) 八、序列预测 (14) 九、结论 (15) 十、参考文献 (15) 十一、附录 (16)

我国每年铁路货运量的预测分析 摘要 铁路货运量是确定铁路交通基础设施建设的主要依据，货运量预测结果的合理性、可靠性直接影响铁路工程项目的投资和效益，对制定未来铁路运输发展战略、合理利用资源资源、充分发挥铁路运输设施的效益都有着重要的意义。 论文在参阅有关货运量预测文献的基础上，阐述了货运量预测的原理、方法和步骤，利用SAS软件拟合ARIMA模型，对我国1949-1998年每年铁路货运量（单位：万吨）进行分析建模，并对模型的未来5年的铁路货运量进行了预测，本文对每一步的程序进行了严谨的分析，为铁路运输业制定货运市场营销决策提供依据。 关键字：铁路货运量；ARIMA模型；货运量预测 一、引言 铁路货运量是指一定时期内使用铁路货车实际运送的货物数量。铁路货物运输是国民经济的重要组成部分，它与公里、水运、航空、管道等运输方式构成国家现代化的交通运输网。铁路货运量作为货运市场体系中的重要统计指标，为铁路运输占有货运市场份额提供了重要的依据。铁路在众多运输方式中有运距长、全天候、安全性好、运能大、自然条件影响小、社会成本低等优势。铁路货运完成的货物周转量占全国现代化运输方式全部货物周转量的70%以上，运量预测是铁路运输项目建设的重要环节，科学准确的运输需求预测是铁路持续、迅速、健康发展的有效保障，是铁路各级决策部门制定发展战略和规划的重要依据。对全国的铁路货运量进行定量分析并作出较为准确的预测，能够为铁路部门制定发展规划，实施相关措施提供可靠的参考依据。在市场经济条件下，对不断变化的铁路运输需求进行迅捷、灵敏地预测，显得尤为迫切与重要。

上海市铁路客运量和水运客运量3年数据解读报告2019版

上海市铁路客运量和水运客运量3年数据解读报告2019版

引言 本报告借助数据对上海市铁路客运量和水运客运量进行深度剖析，从铁路、公路和水运总客运量，铁路客运量，水运客运量等方面进行阐述，以全面、客观的角度展示上海市铁路客运量和水运客运量真实现状及发展脉络，为需求者制定战略、为投资者投资提供参考和借鉴。 上海市铁路客运量和水运客运量解读报告的数据来源于权威部门如中国国 家统计局、重点科研机构及行业协会等，数据以事实为基准，公正，客观、严谨。上海市铁路客运量和水运客运量数据解读报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。 上海市铁路客运量和水运客运量数据解读报告旨在全面梳理上海市铁路客 运量和水运客运量的真实现状、发展脉络及趋势，相信能够为从业者、投资者和研究者提供有意义的启发和借鉴。

目录 第一节上海市铁路客运量和水运客运量现状 (1) 第二节上海市铁路、公路和水运总客运量指标分析 (3) 一、上海市铁路、公路和水运总客运量现状统计 (3) 二、全国铁路、公路和水运总客运量现状统计 (3) 三、上海市铁路、公路和水运总客运量占全国铁路、公路和水运总客运量比重统计 (3) 四、上海市铁路、公路和水运总客运量（2016-2018）统计分析 (4) 五、上海市铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国铁路、公路和水运总客运量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变动分析 (5) 八、上海市铁路、公路和水运总客运量同全国铁路、公路和水运总客运量（2017-2018）变 动对比分析 (6) 第三节上海市铁路客运量指标分析 (7) 一、上海市铁路客运量现状统计 (7) 二、全国铁路客运量现状统计分析 (7) 三、上海市铁路客运量占全国铁路客运量比重统计分析 (7) 四、上海市铁路客运量（2016-2018）统计分析 (8) 五、上海市铁路客运量（2017-2018）变动分析 (8)

2018年铁路客运量预测探讨-实用word (2页)

本文部分内容来自网络，本司不为其真实性负责，如有异议请及时联系，本司将予以删除== 本文为word格式，下载后可编辑修改，推荐下载使用！== 铁路客运量预测探讨 铁路客运量预测探讨铁路客运量预测探讨铁路客运量预测探讨摘要 随着我国市场经济的不断发展,交通运输业已发展成为国民经济的基础产业,特别是铁路运输,在整个综合运输网络中发挥着至关重要的作用。但目前,铁路运输面临着运输数量和质量的双重压力,为解决铁路运输的“瓶颈”问题,促进我国经济的快速发展,我国铁路管理部门己立足于现有基础扩充运力,在既有路线上进行技改提速。运量一直是衡量提速成效的一项重要指标,也是铁路提速项目可行性研究的核心内容之一。本文就是在分析了国内外研究现状的基础上,对客运量预测进行了深入和系统的理论与方法研究,并开展了实际应用。 文章在借鉴已有研究工作的基础上,分为四部分对提速后的客运量进行研究,主要做了如下工作: ①第一部分即绪论,首先分析了国内外对客运量预测的研究现状,并从中找出预测方法中存在的问题与缺陷,从而确定了文章的研究方向。 ②第二部分包括第二、三两章,主要对我国既有线铁路提速的状况以及提速的必要性进行了介绍,分析了提速后运输需求产生的原因以及影响运输需求的因素,同时也阐述了提速后客流的形成和预测的基本原理。 ③第三部分为第四章,也是本文的核心部分。提速后的客运量由趋势客运量、转移客运量、诱发客运量三部分构成。由于其产生的机理各不相同,所以需采取不同的模型进行预测。首先建立了时间序列模型对趋势客运量预测,并应用多目标决策理论和计量经济学方法来计算铁路提速前与提速后客运市场的占有率,最后建立转移客运量与诱发客运量的预测模型。 ④第四部分即第五章。将预测模型应用到了实例当中,以京秦线为例进行了实例分析,对客运量进行预测,通过预测结果与实际结果的比较说明模型的合理性。为今后提速项目可行性研究提供一套科学、合理、可行的客运量预测方法。 关键词:提速;客流预测;运输需求;既有线 结论及展望 铁路的客运量预测是铁路系统规划及项目投资、建设的主要依据,也是每次进行铁路项目可行性研究中的重点研究内容。是决定项目效益的最关键因素之一,也是制定运营模式和行车组织方案的重要依据。本文在分析了国内外的研究现状之后,得出了目前客运量预测方法一些不足之处,原有的一些客运量分析方法已不能解决铁路提速后的客运量预测问题。铁路客运系统是一个综合的运输系统,其客流量的变化受诸多因素的影响,要使提速后的铁路客流量预测比较符合实际,必须采取能反映铁路与其他运输方式相互竞争、以及服务质量、旅行时间、旅行费用等综合因素的预测方法。铁路提速后远景客运量由趋势客流量、转移客运量、诱发客运量三部分构成,由于它们产生的机理不同,相应的影响因素也不相同,所以