基于BP神经网络的我国高速铁路运量构成实证研究——以京沪高速铁路为例

摘要

随着高速铁路的大量开通，我国铁路开始进入“高速化”时代。在民航、高速公路、既有铁路和高速铁路构成的“四位一体”的运输系统中，高速铁路以优质的服务水平和强大的运力对另外三种运输方式产生了较大的冲击，从而在打破原有运输系统平衡的过程中不断建立新的运输系统平衡体系。
　　与此同时，对高速铁路效益评价的争论也日趋白热化，成为全社会关注的热点之一，而对高铁项目建成后的运量来源与构成进行科学地计算与分析是对高铁项目进行经济评估的重要内容。目前，在我国高速铁路建成后，对其运量构成进行科学分析的方法和实证研究还不完善，实证研究也才刚刚开始，有鉴于此，本文对计算高速铁路运量来源和构成的方法和实证问题进行初步探讨。
　　2011年6月30日开通的京沪高速铁路为环渤海经济圈与“长三角”经济圈之间架起了一条人流、信息流的快速通道，极大地增强了两大经济圈之间各城市及城市周边区域的交流与合作，但关于京沪高速铁路的运量来源和构成还未发现公开的文献对其进行定量分析。本文立足京沪高速铁路，将京沪全线分为7个节点，根据不同城市之间民航、既有铁路和高速公路的运量情况，主要研究京沪本线和沿线重要节点城市之间的运量来源和构成情况。考虑到数据的可获得性，选择研究节点城市和京沪本线运量来源构成的意义在于使得问题简化，并且不会对所研究问题的意义和准确性造成很大影响，对于沿途市场份额比较小的车站，其运量构成情况可根据两个相邻节点城市进行估计。高速铁路的运量来源构成为转移运量与诱增运量。鉴于不同城市之间的距离存在较大差别，本文将发送人数和区间距离的乘积即周转量作为分析变量。从BP神经网络其独特优点和目前应用此方法分析高速铁路运量构成的公开文献较少的现状出发，本文将主要应用此方法对高铁运量构成进行计算和分析。
　　研究结果表明，京沪高速铁路在不同的年份和区段运量构成处于不断变化的状态。京沪高速铁路全线诱增运量比例自2012年至2014年呈现递减趋势;京沪高速铁路的运营对既有铁路运量影响最大;民航转移运量比例在2012年至2014年呈现递减趋势;高速公路在距离较长区段转移运量比例相对较大。由于京沪高铁运营时间较短和可获得数据的局限性，对高速铁路的运量构成方法和实证研究还需更长年份和不断地探索来进一步总结规律。

目录

声明

致谢

摘要

1 引言

1．1 研究背景及意义

1．2 研究问题

1．2．1 一般问题

1．2．2 具体问题

1．3 研究方法及数据来源

1．3．1 研究方法

1．3．2 数据来源

1．4 研究思路及文章结构

1．4．1 研究思路

1．4．2 文章结构

1．5 本文创新点及不足

2 文献综述

2．1 运量构成分析

2．2 研究方法分析

2．2．1 线性预测模型

2．2．2 非线性预测模型

3 高速铁路运量来源构成和测算方法

3．1 高速铁路运量来源构成

3．2 BP神经网络模型方法

3．2．1 模型概述

3．2．2 模型结构及学习过程

3．2．3 模型算法

3．2．4 模型评价指标

4 京沪通道各种运输方式运营分析

4．1 京沪高速铁路运营现状

4．2 京沪运输通道其他运输方式运营情况变化分析

4．2．1 民航运营情况变化分析

4．2．2 既有铁路运营情况变化分析

4．2．3 高速公路运营情况变化分析

5 京沪高速铁路运量构成实证分析

5．1 民航转移运量模型的建立与计算

5．2 既有铁路转移运量模型的建立与计算

5．3 高速公路运量转移模型的建立与计算

5．4 京沪高速铁路诱增运量的计算

6 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

附录

索引

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

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