基于一种改进灰色关联分析模型的区域货运结构优化.pdf

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1、第29卷第12期2012年12月公路交通科技JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopmentVOL29No．12Dec．2012doi：10．3969／j．issrr1002-0268．2012．12．026基于一种改进灰色关联分析模型的区域货运结构优化唐建桥，王慈光(西南交通大学交通运输与物流学院，四川成都610031)摘要：为实现货运结构总体区域优化，运用灰色系统理论中的改进相对关联分析法，以珠三角地区货运结构为研究对象进行了实证研究，建立了各种货运方式的货物周转量与相关影响因素之间的改进相

2、对关联度矩阵，对货运结构系统特征及其相关影响因素作了优势分析。研究结果表明：在珠三角地区，人均GDP序列与货运结构序列的改进相对关联度最大，其次是第一、第三产业产值序列，第二产业产值序列与之的改进相对关联度最小；货运结构不合理，公路和民航货运结构序列分别与相关影响因素序列相对于始点的变化速率接近程度最大，而水路、铁路货运结构序列分别与其变化速率接近程度很小，其技术经济优势没有得到充分发挥。为减轻公路货运压力。应充分利用珠江和沿海水运资源，同时加快铁路建设，政府的货运政策应向扶持水路和铁路货运倾斜。关键词：运输经济；结构优化；灰色改进相对关联度；货物运输；相

3、关分析；实证研究中圈分类号：U492．3+1文献标识码：A文章编号：1002—0268(2012)12—0153—06OptimizationofRegionalFreightStructureBasedonarlImprovedAnalyticalModelofGreyCorrelationTANGJianqiao，WANGCiguang(SchoolofTransportationandLogistics，SouthwestJiaotongUniversity，ChengduSichuan610031，China)Abstract：Inordertoa

4、chievecollectivityfreightstructureoptimizationinonearea，byusinganimprovedanalyticalmethodofrelativecorrelationinthegreysystemtheory．thefreightstructureinthePeadRiverDeltaAreawasresearchedbydemonstration，thematrixofimprovedrelativegreycorrelationdegreebetweenfreightturnoverofallkin

5、dsoffreightmodesandcorrelationinfluencefactorswasestablished，thesystemcharacteristicanditsinfluencefactorsonfreightagestructurewereanalyzed．TheresearchresultsshowthatinthePedRiverDeltaArea，(1)theimprovedrelativecorrelationdegreebetweensequencesofGDPpercapitaandsequenceoffreightstr

6、uctureismaximal．thefollowingarethosebetweenproductionvaluesofthefirst／thirdindustryandsequenceoffreightstructure，andthelastoneisthatbetweentheproductionvalueofsecondindustryandsequenceoffreightstructure；(2)thefreightstructureisirrational，thesequencesofroadway／civilaviationfreights

7、tructurearebothclosesttothechangingvelocitiesofthesequenceofcorrelationinfluencingfactorsrelativetooriginaltimesequencesrespectively，whilethesequencesofwaterway／railwayaxenotbothclosesttothechangingvebcitiesrespectively，theirtechnology—economyadvantageswerenotfullybroughtintoplay．

8、Toabateroadwayfreightstress．thePe