基于加权组合模型的云南省公路货运量预测研究

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1、分类号U790.6110单位代码10618密级公开学号2130116002硕士学位论文基于加权组合模型的云南省公路货运量预测研究研究生姓名：杨婷1导师姓名及职称：姜志刚高级工程师申请学位类别工学硕士学位授予单位重庆交通大学一级学科名称交通运输工程论文提交日期2016年4月15日二级学科名称交通运输经济论文答辩日期2016年5月26日2016年6月7日ResearchonhighwayfreightvolumeforecastinYunnanProvinceBasedonweightedcombinationmodelADissertationSubm

2、ittedfortheDegreeofMasterCandidate：YangTingSupervisor：SeniorEngineer.JiangZhigangChongqingJiaotongUniversity，Chongqing，China重戾交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明，是本人在导师的指导下，：所呈交的学位论文独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结

3、果由本人承担。学位论文作者签名：日舰訓月日褒＾年＾奇／重庆交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权重庆交通大学可Ｗ将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印＇、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本人学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并进行信息服务（包括但不限于汇编、复制、发行、信息网络传播等），同时本人保留在其他媒体

4、发表论文的权利。学位论文作者签备指导教师缸ｆ■；曰期：曰曰期兴／掉如ｆｃ年矣月曰Ｊ本人同意将本学位论文提交至中国学术期刊（光盘版）电子杂志社ＣＮＫＩ系列数据库中全文发布，并按《中国优秀博硕±学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。先斗Ａ学位论文作者签名：私皆指导教师签名＼曰期：ｚｗ年／月曰曰期年＾月曰ｉ７ｙ重庆交通大学硕士毕业论文摘要公路货运量预测既是公路运输企业对市场发展形式的把握，制定企业的发展策略的基础。同时也是政府部门规划综合交通运输发展和公路投资运输基建项目的基础。为了能使公路交通运输企业正确把

5、握市场、政府部门做出合理规划以及有效投资，就必须对公路货运量进行有效预测，预测结果对今后的计划和决策工作都具有重大意义。本文先是针对灰色预测固定背景值缺陷引起误差较大进行改进，采用二分法迭代，以取最小平均相对误差为目标来改进灰色预测模型。根据云南省2005-2014年这10年的公路货运量值，迭代得到当背景值等于0.6625时，所取得的预测效果较佳，从而确定针对云南省公路货运量预测的基于二分法改进的灰色预测模型的背景值为0.6625。在分析云南省公路货运量的影响因素后，建立了适用于云南省的公路货运量系统动力学模型。根据云南省公路货运量影响因素的统计值，

6、通过分析影响因素与货运量之间的关系，确定了系统动力学预测模型中的影响因子大小。基于公路货运量与影响因素的历史数据，通过对云南省内的地区生产总值、就业人数、固定资产投资及货运量预测，分析预测结果来验证模型的有效性。最后，本文以云南省2005-2014年公路货运量的10年数据为基础，分别采用了二分法改进的灰色预测、系统动力学模型预测对云南省2005-2014年公路货运量进行预测，将预测值和实际值拟合分析，计算出线性最优解中改进灰色预测模型和系统动力学模型的权数分别为0.2和0.8。所以论文采用了该权重比例分配的加权组合模型对云南省2015-2020年的公

7、路货运量做出了预测。本文研究的公路货运量的加权组合预测方法，能够实现公路货运量预测精度的提高。预测结果可应用于企业计划与决策、制定公路运输发展战略、交通规划方案设计与评价等方面，存在重要的理论研究价值和广泛的现实应用价值。关键词：货运量，组合预测，灰色模型，系统动力学I重庆交通大学硕士毕业论文ABSTRACTHighwayfreightvolumeforecastingisnotonlytheformoftheroadtransportenterprisestothemarketdevelopmentandthebasisofthedevelopme

8、ntstrategyoftheenterprise.Atthesametime,itisalsothebas