本文關(guān)鍵詞：長(zhǎng)江綜合運(yùn)輸通道中公路運(yùn)量預(yù)測(cè)研究

  更多相關(guān)文章： 黃金水道 水路運(yùn)輸 公路運(yùn)量 粒子群算法 支持向量機(jī)

【摘要】：長(zhǎng)江是中國(guó)第一大河流,在內(nèi)河航運(yùn)中一直占據(jù)重要地位,也是規(guī)模最大的水上運(yùn)輸通道。長(zhǎng)江干線連接著中國(guó)華東、華中、西南三大重要經(jīng)濟(jì)區(qū),歷來(lái)是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的東西主軸線。隨著中部地區(qū)的崛起和西部大開(kāi)發(fā)的逐漸深入,長(zhǎng)江上中下游各個(gè)省市以此為依托,加快了發(fā)展,特別是沿岸重慶、南京、武漢、上海等中心城市對(duì)其依賴(lài)性也越來(lái)越大,一系列的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)帶也已經(jīng)在該地區(qū)開(kāi)始形成,并逐漸形成規(guī)模。2014年9月,國(guó)務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于依托黃金水道推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》,《意見(jiàn)》指出要將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)成協(xié)調(diào)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)帶,更是在世界范圍內(nèi)擁有影響力的內(nèi)河經(jīng)濟(jì)帶。交通是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先行條件,長(zhǎng)江綜合運(yùn)輸通道的建設(shè)為沿江經(jīng)濟(jì)帶的發(fā)展提供了最基礎(chǔ)的運(yùn)輸服務(wù)支撐。長(zhǎng)江綜合運(yùn)輸通道是擁有鐵路、公路、水路、航空和管道五大運(yùn)輸方式的運(yùn)輸大通道,在促進(jìn)沿江經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中起著重要的支撐作用。長(zhǎng)江綜合運(yùn)輸通道的形成是一個(gè)不斷完善的過(guò)程,從長(zhǎng)江水運(yùn)的開(kāi)發(fā)到水鐵、水公的聯(lián)運(yùn),再到五種運(yùn)輸方式的整合,沿江發(fā)展一步步走向一體化、多樣化、國(guó)際化。目前,對(duì)長(zhǎng)江航線的運(yùn)力分析,主要是針對(duì)水路運(yùn)力的分析,對(duì)水運(yùn)、鐵路等多因素影響下的公路運(yùn)輸量需求變化的文獻(xiàn)較少。公路是聯(lián)系各種運(yùn)輸方式如水運(yùn)、航空、鐵路等的重要手段,這些運(yùn)輸方式的正常運(yùn)轉(zhuǎn)也在很大程度上依賴(lài)公路運(yùn)輸來(lái)實(shí)現(xiàn)。因此,研究大通道的發(fā)展對(duì)公路運(yùn)輸?shù)挠绊?一方面可以為通道的發(fā)展建言獻(xiàn)策,另一方面,也可為沿江省市的發(fā)展提供參考價(jià)值。論文首先從長(zhǎng)江流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展和綜合交通發(fā)展現(xiàn)狀入手,結(jié)合長(zhǎng)江黃金水道的建設(shè)情況,對(duì)長(zhǎng)江上中下游的社會(huì)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行綜合分析。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析長(zhǎng)江綜合運(yùn)輸通道的發(fā)展對(duì)重慶、武漢、上海的公路貨運(yùn)量的影響。其次,基于重慶、武漢、上海社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù),建立相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型。并預(yù)測(cè)出綜合運(yùn)輸通道未來(lái)三年的公路貨運(yùn)量,為未來(lái)公路發(fā)展提供參考價(jià)值,為綜合運(yùn)輸通道的進(jìn)一步完善提供理論依據(jù),為未來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。論文采用粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)的算法,預(yù)測(cè)了長(zhǎng)江綜合運(yùn)輸通道中重慶、武漢、上海的公路貨運(yùn)量,驗(yàn)證了所建模型的有效性,最后預(yù)測(cè)出長(zhǎng)江綜合運(yùn)輸通道中六省二市總的公路貨運(yùn)量。預(yù)測(cè)結(jié)果表明綜合運(yùn)輸通道的建設(shè)大大增加了公路貨運(yùn)量的需求,說(shuō)明大通道中公路方面還有需要完善和改進(jìn)的地方。最后依據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果提出了幾點(diǎn)大通道的發(fā)展建議。
【關(guān)鍵詞】：黃金水道 水路運(yùn)輸 公路運(yùn)量 粒子群算法 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U116
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究的背景9-10
• 1.2 研究的意義10-11
• 1.3 預(yù)測(cè)方法介紹11-12
• 1.3.1 傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法11
• 1.3.2 新預(yù)測(cè)理論的文獻(xiàn)綜述11-12
• 1.4 論文的主要研究方法12-13
• 1.5 論文的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)圖13-14
• 1.5.1 論文的主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.5.2 論文的研究結(jié)構(gòu)圖14
• 1.6 長(zhǎng)江綜合運(yùn)輸通道14-16
• 1.7 本章小結(jié)16-17
• 第二章 長(zhǎng)江運(yùn)輸通道運(yùn)輸需求增加對(duì)公路運(yùn)量的影響17-30
• 2.1 公路運(yùn)輸發(fā)展現(xiàn)狀17-20
• 2.1.1 國(guó)外公路運(yùn)輸發(fā)展現(xiàn)狀17
• 2.1.2 國(guó)內(nèi)公路運(yùn)輸發(fā)展現(xiàn)狀17-20
• 2.2 長(zhǎng)江綜合運(yùn)輸通道的發(fā)展建設(shè)20-23
• 2.2.1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的形成20-21
• 2.2.2 長(zhǎng)江綜合運(yùn)輸通道的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀21-23
• 2.3 影響長(zhǎng)江綜合運(yùn)輸通道中公路運(yùn)量的因素23-27
• 2.3.1 經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的影響機(jī)理24
• 2.3.2 產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的影響過(guò)程24-27
• 2.4 選取影響公路運(yùn)量的因素27-29
• 2.4.1 選取影響因素的標(biāo)準(zhǔn)27-28
• 2.4.2 確定影響因素28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 PSO-SVM模型的理論基礎(chǔ)及模型構(gòu)建30-42
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型30-31
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型30-31
• 3.1.2 灰色系統(tǒng)模型31
• 3.2 支持向量機(jī)基本原理31-38
• 3.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論31-33
• 3.2.2 支持向量機(jī)33-36
• 3.2.3 非線性支持向量機(jī)36-37
• 3.2.4 單一SVM預(yù)測(cè)模型37-38
• 3.3 PSO基本原理38-39
• 3.3.1 粒子群算法概述38
• 3.3.2 粒子群算法的數(shù)學(xué)表示38-39
• 3.4 公路貨運(yùn)量的PSO-SVM預(yù)測(cè)模型39-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 長(zhǎng)江運(yùn)輸通道中公路貨運(yùn)量預(yù)測(cè)42-58
• 4.1 重慶市樣本數(shù)據(jù)的選取及處理42-47
• 4.1.1 樣本選取及其處理42-46
• 4.1.2 基于PSO-SVM模型的預(yù)測(cè)46-47
• 4.2 武漢樣本選取及預(yù)測(cè)47-51
• 4.2.1 武漢樣本選取48-51
• 4.2.2 基于PSO-SVM模型的預(yù)測(cè)51
• 4.3 上海市樣本選取及預(yù)測(cè)51-55
• 4.3.1 樣本選取52-54
• 4.3.2 基于PSO-SVM模型的預(yù)測(cè)54-55
• 4.4 長(zhǎng)江綜合運(yùn)輸通道中總的公路貨運(yùn)量預(yù)測(cè)55-57
• 4.4.1 大通道中公路貨運(yùn)量的預(yù)測(cè)55-57
• 4.4.2 長(zhǎng)江綜合運(yùn)輸大通道的發(fā)展建議57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第五章 總結(jié)與展望58-60
• 5.1 論文總結(jié)58
• 5.2 研究展望58-60
• 致謝60-61
• 參考文獻(xiàn)61-64
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果64

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：724847