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有線提速后:鐵路客運量預測探討
畢業(yè)論文摘要
隨著我國市場經濟的不斷發(fā)展，交通運輸業(yè)已發(fā)展成為國民經濟的基礎產業(yè)，特別是鐵路運輸，在整個綜合運輸網絡中發(fā)揮著至關重要的作用。但目前，鐵路運輸面臨著運輸數(shù)量和質量的雙重壓力，為解決鐵路運輸?shù)摹捌款i”問題，促進我國經濟的快速發(fā)展，我國鐵路管理部門己立足于現(xiàn)有基礎擴充運力，在既有路線上進行技改提速。運量一直是衡量提速成效的一項重要指標，也是鐵路提速項目可行性研究的核心內容之一。本文就是在分析了國內外研究現(xiàn)狀的基礎上，對客運量預測進行了深入和系統(tǒng)的理論與方法研究，并開展了實際應用。
文章在借鑒已有研究工作的基礎上，分為四部分對提速后的客運量進行研究，主要做了如下工作:
①第一部分即緒論，首先分析了國內外對客運量預測的研究現(xiàn)狀，并從中找出預測方法中存在的問題與缺陷，從而確定了文章的研究方向。
②第二部分包括第二、三兩章，主要對我國既有線鐵路提速的狀況以及提速的必要性進行了介紹，分析了提速后運輸需求產生的原因以及影響運輸需求的因素，同時也闡述了提速后客流的形成和預測的基本原理。
③第三部分為第四章，也是本文的核心部分。提速后的客運量由趨勢客運量、轉移客運量、誘發(fā)客運量三部分構成。由于其產生的機理各不相同，所以需采取不同的模型進行預測。首先建立了時間序列模型對趨勢客運量預測，并應用多目標決策理論和計量經濟學方法來計算鐵路提速前與提速后客運市場的占有率，最后建立轉移客運量與誘發(fā)客運量的預測模型。
④第四部分即第五章。將預測模型應用到了實例當中，以京秦線為例進行了實例分析，對客運量進行預測，通過預測結果與實際結果的比較說明模型的合理性。為今后提速項目可行性研究提供一套科學、合理、可行的客運量預測方法。
關鍵詞：提速;客流預測;運輸需求;既有線
結論及展望
鐵路的客運量預測是鐵路系統(tǒng)規(guī)劃及項目投資、建設的主要依據(jù)，也是每次進行鐵路項目可行性研究中的重點研究內容。是決定項目效益的最關鍵因素之一，也是制定運營模式和行車組織方案的重要依據(jù)。本文在分析了國內外的研究現(xiàn)狀之后，得出了目前客運量預測方法一些不足之處，原有的一些客運量分析方法已不能解決鐵路提速后的客運量預測問題。鐵路客運系統(tǒng)是一個綜合的運輸系統(tǒng)，其客流量的變化受諸多因素的影響，要使提速后的鐵路客流量預測比較符合實際，必須采取能反映鐵路與其他運輸方式相互競爭、以及服務質量、旅行時間、旅行費用等綜合因素的預測方法。鐵路提速后遠景客運量由趨勢客流量、轉移客運量、誘發(fā)客運量三部分構成，由于它們產生的機理不同，相應的影響因素也不相同，所以在進行預測時采用了不同的模型進行研究。趨勢客運量是由于經濟的發(fā)展導致運輸需求的增加，為了準確的對其運量的預測，本文對原有的客運量數(shù)據(jù)采用時間序列分析的方法研究數(shù)據(jù)之間的相互關系，并建立了求和自回歸滑動平均模型進行預測。轉移運量是由于新系統(tǒng)運輸服務質量的提高，使原來由其他交通工具運輸?shù)倪\量被吸引到新系統(tǒng)來。根據(jù)轉移客運量的特征，本文引入了多目標決策理論和計量經濟學方法來研究鐵路提速前后在客運市場中的占有率，考查了快捷性、經濟性、安全性等技術經濟特征對鐵路市場占有率的影響，并通過消費者行為理論來研究鐵路的轉移運量。誘發(fā)運量是指由于提速后新系統(tǒng)服務質量較原來的社會平均服務水平有所改善，誘發(fā)了原來社會平均服務水平不會產生的運量需求。把三部分客運量求和，求得提速后的客運量，最后把預測值與實際客運量進行比較，來說明模型的正確性與可行性。本文的主要工作是把提速后客運量分為三部分進行預測，并分別建立了相應的模型求解。采用了SPSS統(tǒng)計軟件對以往客運量數(shù)據(jù)進行分析，得出各數(shù)據(jù)之間的關系建立模型。對運輸條件得到改變，以及運輸?shù)姆⻊召|量(如速度、票價、方便性、舒適性等)得到提高后的運輸需求進行了合理的定量分析和計算。采用了多目標決策理論和計量經濟學的方法來計算客運市場占有率，體現(xiàn)了各種交通運輸方式間的相互競爭狀況。
應當看出，任何一種預測方法都不是完美的，各有優(yōu)點及其適用范圍，也都有其局限性。所謂選用方法，就是選擇一種適宜于預測對象特色的預測方法，能體現(xiàn)預測對象發(fā)展趨勢的方法。本文也存在著一些欠缺的方面，首先，在分析提速后的運輸服務特性時，只考慮了經濟性等五個主要屬性;其次，對各部分預測模型可能還存在著進一步優(yōu)化的可能性。今后我將繼續(xù)深入研究，希望能使問題得到更好的解決，以期進一步提高預測精度。
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