市场需求回暖中蒙最大口岸4月货运量创新高

据内蒙古自治区二连浩特海关最新消息，4月份二连浩特口岸过货量实现今年来首次同比增长，并创近年来单月最好水平。     

交通货运量的智能预测模型

文章针对交通货运发展呈现出的高度的非线性、耦合性和时变性,提出了基于支持向量机的货运量智能预测方法.介绍了核方法在处理非线性、不确定性和不精确性数据上存在的优势,并在此基础上,建立了基于支持向量回归货运量智能预测模型.以我国近年来的交通货运量作为应用对象,验证了基于该模型的有效性.     

公路货运量统计调查方法的改进

文章研究和分析目前公路货运量统计调查方法的问题,进行区域公路货物运输统计与调查的现状与需求分析,制定了区域公路货运调查技术方案,并应用该方案对柳州市进行公路货物运输统计调查试点,得到的结果数据符合柳州市的实际情况。     

基于灰色GM(1,n)模型的河北物流货运量预测

在分析河北省货运量影响因素的基础上,提出了基于灰色关联分析的灰色GM(1,n)预测模型。在国家统计局指标分类基础上,将河北省货运量影响因素分为国民经济、固定资产投资和房地产、对外经济贸易、能源、运输和邮电、社会消费六类18个指标,采用灰色关联分析法对18项指标与河北省货运量进行相关性分析,根据灰色关联系数与排序,筛选灰色GM(1,n)预测变量,减少预测模型输入工作量,计算模型参数。通过对河北省1993—2012年货运量实例分析表明,该预测方法具有运算快、精度高的优点。     

拆资三千亿建铁路 广西将成中国东盟区域交通枢纽

据悉，2009年1-8月份，满洲里口岸运输量累计突破1500万吨，进出口货运量连续5个月突破200万吨。     

基于ARIMA模型的重庆货运量预测

采用求和自回归移动平均模型(ARIMA),对国家统计局和<2006年重庆统计年鉴>提供的重庆货运量数据进行分析.结果显示,AluMA(5,2,1)模型提供了较准确的预测结果,可用于未来的预测,能为重庆运输业的发展提供可靠的参考依据.     

基于自适应神经模糊推理系统的货运量预测研究

考虑到货运量预测的复杂性及非线性特点,本文将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)引入货运量研究中,利用ANFIS对货运量进行预测.通过对我国铁路货运量及公路货运量的实例分析检验ANFIS有效性.结果表明,ANFIS有效地预测了我国铁路货运量及公路货运量,具有较高的预测精度及较快的收敛速度,是一种有效的货运量预测方法.     

基于国民经济大系统下的铁路货物运输量预测方法的研究

铁路运输是一个复杂的系统 ,国民经济对其有巨大影响。本文在国民经济对铁路运输影响的定性分析基础上 ,选取了国内生产总值指数、第二产业比重、原煤产量、钢产量、港口货物吞吐量、基本建设投资、铁路市场份额、铁路货运量 8个指标作为影响因素指标 ,运用BP神经网络模型建立它们与货运量之间的联系 ,并依此对铁路的货运量进行预测 ,取得了满意的结果     

关于地下经济核算的一点思考

一、现金比率模型地下经济主要是一种逃税和逃避管制的非公开经济活动，因此对其规模的估算可以根据其现金交易的特点，通过现金流量变化或收入变化来测定地下经济规模的地下收入规模。这一模型包括以下条件：上式中下标u和o分别表示地下和地上；C、Cu、Co分别表示通货实际持有量、地下和地上通货；D、Du、Do分别表示实际、地下和地上活期存款；Ku和Ko分别表示地下和地上的通货对活期存款的比率；Vu和Vo分别表示地下和地上收入周转速度；Yu和Yo分别表示地下和地上经济规模。则：用式（１）去估算地下经济规模时，有关地下经济的资料很…