宁波道路集装箱运力规模预测—–供需平衡法和GM(1,1)模型的对比研究
PDF下载 (752)何凤云,郑彭军 *,黄正锋.宁波道路集装箱运力规模预测—–供需平衡法和GM(1,1)模型的对比研究[J].宁波大学学报(理工版),2017,30(4):116-120.DOI:
HE Feng-yun,ZHENG Peng-jun *,HUANG Zheng-feng.Prediction of Ningbo road container transportation capacity based on comparing supply-demand balance and GM(1,1) model[J].Journal of Ningbo University(Natural Science & Engineering Edition),2017,30(4):116-120.DOI:
| Title: | Prediction of Ningbo road container transportation capacity based on comparing supply-demand balance and GM(1,1) model |
| 作者: | 何凤云, 郑彭军 *, 黄正锋 |
| Author(s): | HE Feng-yun, ZHENG Peng-jun *, HUANG Zheng-feng |
| 关键词: | 公路运输; 集装箱运力; 供需平衡法; 预测 |
| Keywords: | GM(1,1); road transportation; container transportation capacity; supply-demand balance method; GM(1,1) model; prediction |
| 分类号: | U489 |
| 文献标识码: | A |
| 摘要: | 集装箱运输运力的正确估计对集装箱运输有重要意义. 以2009~2015年宁波集卡数、集装箱吞吐量数据为基础, 分别应用供需平衡法和GM(1,1)模型对宁波集卡数进行预测, 比较两种模型的预测精度及拟合度. 结果表明: GM(1,1)模型可以较好地降低预测风险, 提高预测准确度和拟合度. 最终选用GM(1,1)对宁波道路集装箱运力规模进行预测. |
| Abstract: | The reasonable estimation of transportation capacity is of great importance for the container transportation. Based on the throughput of both container trucks and containers from year 2009 to 2015 in Ningbo, the need of container trucks is first predicted by both supply-demand balance method and GM(1,1) model method, then compared against prediction accuracy and curve fitting of them. Results show that the prediction accuracy and curve fitting are improved better using GM(1,1) method than the other approach, which will remarkably cut down the prediction risk. At last, GM(1,1) method is chosen for predicting the container transportation capacity. |
| 参考文献 /References: | [1] 刘聪. 面向承运人的集装箱运输系统协作管理[D]. 上海: 上海交通大学, 2012. [2] 郭保春. 集装箱多式联运内陆环节优化研究[D]. 上海: 上海海事大学, 2007. [3] 王清斌. 内陆集装箱运输网络优化研究[D]. 大连: 大连海事大学, 2014. [4] 吴慧军, 刘桂云. 基于灰色RBF组合模型的宁波港集装箱海铁联运量预测[J]. 宁波大学学报(理工版), 2016, 29(4):123-127. [5] 邓聚龙. 灰理论基础[M]. 武汉: 华中科技大学出版社, 2002:2. [6] RAJESH R. Forecasting supply chain resilience performance using grey prediction[J]. Electronic Commerce Research and Applications, 2016, 20:42-58. [7] BEZUGLOV A, COMERT G. Short-term freeway traffic parameter prediction: Application of grey system theory models[J]. Expert Systems with Applications, 2016, 62(15):284-292. [8] 张爽. 城市出租车拥有量的确定方法研究[D]. 成都: 西南交通大学, 2009. [9] 胡晓光. 大连市出租车运力合理规模研究[D]. 大连: 大连工业大学, 2013. [10] 刘兆君. 济南市出租车合理发展规模研究[D]. 天津: 天津大学, 2014. [11] 胡军红, 严亚丹, 过秀成. 城市出租车发展规模预测方法研究[J]. 现代交通技术, 2011, 8(6):73-77. [12] 张德林, 康宇航, 刘旺, 等. 对出租车资源配置的研究[J]. 科技创新与应用, 2016, 5(4):3. [13] 刘思峰, 党耀国, 方志耕, 等. 灰色系统理论及其应用[M]. 北京: 科学出版社, 2010:146-162. [14] 陈昌源, 戴冉, 杨婷婷, 等. 基于改进GM(1,1)模型的上海港集装箱吞吐量预测[J]. 船海工程, 2016, 4:153- 156; 161. [15] 宁波市统计局. 宁波统计年鉴(2009~2015)[M]. 北京: 中国统计出版社. |
| 备注/Memo: | 收稿日期: 2016－11－15. 宁波大学学报（理工版）网址: http://journallg.nbu.edu.cn/ 基金项目: 国家自然科学基金（51408321）; 浙江省自然科学基金（LY15E080013）. 第一作者: 何凤云（1990－）, 女, 浙江淳安人, 在读硕士研究生, 主要研究方向: 港航管理. E-mail: 1032567689@qq.com *通信作者: 郑彭军（1965－）, 男, 浙江慈溪人, 研究员, 主要研究方向: 交通运输与港航管理. E-mail: zhengpengjun@nbu.edu.cn 宁波大学学报（理工版）网址：http://journallg.nbu.edu.cn/ |
