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为促进中欧班列的可持续发展,对中欧班列的运输价格调整进行研究分析。结合影响中欧班列运价的因素,包括运输成本、供给能力、市场需求、市场竞争、补贴力度及对外贸易发展趋势,提出运用系统动力学的方法解决中欧班列的运价调整问题。建立系统动力学模型,以中欧班列(成都)为例对模型进行仿真试验,仿真结果验证了模型的可行性。通过多种方案对比,提出了在市场需求和政府补贴变化情况下的中欧班列运输价格调整方法,即需求系数上下浮动4个单位,运价调整范围在50美元/TEU内;为维持中欧班列价格优势,保持中欧班列货源吸引力,政府补贴降速应在30%以内,即运价涨幅在200~500美元/TEU之间,为中欧班列运价调整方向和范围提供参考。 相似文献
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铁路月度客运量数据序列在长期内具有线性增长趋势,且在短期内又随月份波动变化明显。本文通过构建季节差分移动自回归模型(SARIMA)对2016年铁路月度客运量进行精确预测,挖掘铁路月度客运量的季节性波动规律,为铁路客运管理人员调整列车运行图,制定客车开行方案提供重要参考,以便于铁路客运站确定客流高峰预警时间和提高客运组织效率。 相似文献
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中欧班列沿线运输能力短缺现象日益严峻,充分了解客户需求偏好能为高效利用现有运输能力提供参考. 采用最佳-最差方法(Best Worst Method, BWM)在市场调查的基础上,对中欧班列客户需求偏好进行研究,并对结果进行二阶聚类分析,揭示客户需求偏好异质性.BWM结果显示,运输成本是中欧班列客户整体最偏好指标,相比于运输成本和运输时间,并结合铁路运输自身特点,可靠性最适合中欧班列发展为其特色. 二阶聚类结果显示,将运输服务质量与运价相结合,可以在满足客户异质性需求的基础上,更好地利用中欧班列现有运输能力. 相似文献
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精准预测高铁快运运量,是制定科学的高铁快运运输组织模式及开行方案的前提。本文在使用组合预测模型预测高铁节点城市快运OD分布的基础上,结合重力模型,基于交通与经济之间的内生关系对OD分布的预测结果进行诱增修正。以“南昆高铁”为例,预测南昆高铁节点城市2026年的高铁快运OD分布。预测结果表明:南昆高铁节点城市中,昆明的高铁快运运量最多,其次是南宁;且各节点城市的高铁快运到发量不均衡,昆明和南宁的发送运量大于到达运量,文山和百色的到达运量大于发送运量。预测结果与城市区位分析结果相符,验证了本文预测方法的合理性。本文提出的考虑诱增运量修正的组合预测模型更贴近现实情况,为高铁快运运量预测提供了新思路。 相似文献
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公路货运价格是反映运输市场状况的重要指标,准确的运价数据预测有助于科学的把握市场的变化规律,并为政府相关政策的制定和运输企业市场决策提供支持。本文选取灰色马尔可夫模型对公路货运价格进行预测,由于传统的灰色马尔可夫模型中往往采用转移状态区间的中值来修正预测,预测结果不够精确。为此,本文构建改进灰色马尔可夫模型,根据转移状态为离散型随机变量这一特征,利用状态区间中值的期望对预测结果进行修正,提高了预测精度。最后以2016年7月至9月期间成都至南昌公路货运价格指数作为预测对象进行了实证分析,验证了改进模型的有效性。 相似文献
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为了使铁路货运企业更好地适应运价改革,建立动态的价格调节机制,提高在运输市场上的竞争力,本文在考虑路网结构的基础上,以综合交通阻抗为突破口,同时考虑铁路货运企业利润最大和用户均衡分配原则建立了公铁关系优化模型。在考虑实际情况和相关政策的限制条件下,最终得到经调整的供铁路货运企业决策参考的单位运价,并用算例证明了模型的有效性和实用性。 相似文献