正确运用货运量预测方法,为太原北站西山支线发展做好决策支持

2022-09-10

铁路装车数是铁路货运市场体系的一个重要统计指标, 是指一定时期内以装车数量计算的由铁路实际运输的货物数量。利用铁路装车数统计数据可以进行货运市场分析、评价、预测等, 以便为运输组织和管理提供决策依据。

在铁路跨越式发展的过程中, 远期 (2020年) 铁路货物发送量预测是铁路发展战略研究的重要内容, 其结果的正确性和合理性, 对于科学的运输布局规划是十分重要的。装车数是铁路货物发送量的一个具体指标, 因此, 准确预测2020年西山支线玉门沟站、太原西站、三给村站的装车数对太原北站西山支线长远运输规划是十分重要的。

1 灰色预测GM (1, 1) 模型的建立

预测方法的选择:预测的方法很多, 归纳起来可分为三大类: (1) 直观型预测。 (2) 探索型预测。 (3) 规范型预测。

直观型预测法不能得出比较精确的装车数数量值, 不适合远期装车数量的预测。通过对表1数据分析可知, 西山支线三站装车数呈现一种“波浪式前进”的趋势。采用探索型预测中灰色预测GM (1, 1) 和规范型预测回归分析都可以。但回归分析是为了测定客观现时中因变量与自变量之间的一般关系所使用的一种数学方法, 自变量的选择不好确定, 铁路装车数与国民生产总值、铁路里程、货车保有量等因素都有关, 模型建立困难, 且在精度上还不太理想, 随着预测年限的增加, 预测值与实际值的贴近度变小, 因而综合考虑多方面因素, 本文拟采用灰色预测GM (1, 1) 对2020年西山支线三站装车数进行预测。

灰色预测GM (1, 1) 是一种基于时间序列数据趋势性预测方法, 其优点是需要数据少, 预测精度高, 运用简单方便。

2 灰色预测GM (1, 1) 模型建立

2.2.1根据文献[1], 可得GM (1, 1) 的还原模型:

2.1 灰色预测GM (1, 1的精度检验

我们定义如下的均方百分比误差:[3]

式中:x (0) (t) 是实际值;x' (0) (t) 是预测值。

2.2 西山支线三给村站、太原西站、玉门沟站2 0 2 0年装车数预测

2.2.1 预测公式

根据GM (1, 1) 模型可得预测公式为:

2.2.2 2020年预计装车数

三给村站:x (0) (21) =82783 (车)

太西站:x (0) (21) =128714 (车)

玉门沟站:x (0) (21) =275573 (车)

3 预测分析

(1) 灰色系统预测模型应用于铁路货运量预测, 基于货运量变化本身的白色信息, 其变化的内在规律和发展趋势, 提高了铁路货运量预测方法的直观性和可操作性。

(2) 西山支线三站装车数, 从2008年367845车, 预计增长到2020年487097车, 增加了32.4%, 日均增加326.7车, 以现行的运输组织方式和线路设备条件, 远远不能满足新增运量的要求。这就要求我们铁路坚持立足当前, 着眼发展, 积极开展扩能改造, 不仅要适应当前运输需要, 更要结合铁路跨越式发展和铁路中长期发展规划的总体思路, 着眼于未来的铁路发展方向, 并结合运输组织方式的整体优化, 最大限度发挥既有设备效能。

摘要：针对现有铁路货运量预测方法的不足和铁路货运量的随机波动性, 基于灰色预测理论, 建立了铁路货运量预测的随机灰色系统模型即GM (1, 1) 模型。该模型在对货运量原始数据生成处理的基础上, 建立了符合检验要求的残差模型, 以预测铁路货运量的发展趋势。通过GM (1, 1) 预测模型较好地预测了2020年西山支线的货运量, 为西山支线长远运输规划是提供决策支持。

关键词：西山支线,货运量,随机,灰色系统,预测