2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、由于我國鐵路長期采用客貨共線的運(yùn)輸組織模式,通過能力損失嚴(yán)重。在這種背景下,2008年我國頒發(fā)了《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》的調(diào)整方案,提出到2020年主要繁忙干線實現(xiàn)客貨分線的發(fā)展目標(biāo)。隨著客貨分線的不斷推進(jìn),高速鐵路逐漸成網(wǎng),既有線旅客列車逐漸被取締,鐵路客流及客流結(jié)構(gòu)發(fā)生了很大變化。因此,本文根據(jù)我國鐵路客運(yùn)的實際運(yùn)營需求,在實現(xiàn)客貨分線的過渡時期,提出了取消既有線高等級旅客列車的方案,在這種運(yùn)輸產(chǎn)品結(jié)構(gòu)局部調(diào)整的情況下進(jìn)行客流預(yù)測研究,

2、為優(yōu)化客運(yùn)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和列車運(yùn)行方案提供依據(jù)。
  本文以京滬、京廣兩條南北通道為具體研究對象進(jìn)行客流預(yù)測,并且分析了取消既有線高等級旅客列車前后的客流及客流結(jié)構(gòu)變化。首先,從客運(yùn)生成機(jī)理出發(fā),定性和定量地分析鐵路客運(yùn)需求的影響因素,選擇滿足相關(guān)性檢驗且具有強(qiáng)相關(guān)性的影響因素作為客流預(yù)測模型的輸入變量。其次,在對比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和灰色模型預(yù)測精度的基礎(chǔ)上,采用基于改進(jìn)平滑參數(shù)選取方法的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和灰色

3、模型的加權(quán)組合預(yù)測模型進(jìn)行交通生成預(yù)測。然后,考慮旅客列車等級,對廣義費(fèi)用函數(shù)進(jìn)行修正,采用Logit模型預(yù)測既有鐵路和高速鐵路的客流分擔(dān)率。最后,提出取消既有線高等級旅客列車的方案,并基于SP調(diào)查數(shù)據(jù),對取消既有線高等級旅客列車后客流流向進(jìn)行分析,預(yù)測了該方案下的鐵路客流及客流結(jié)構(gòu)。通過分析取消既有線高等級旅客列車后鐵路客流損失情況,結(jié)果表明取消既有線高等級旅客列車后鐵路客流損失不大。通過預(yù)測和對比取消既有線高等級旅客列車前后的客流變

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