浅谈铁路集装箱短期运量预测方法

范丁元

摘 要：集装箱的出现，为铁路货物运输带来了重大变革，这种先进的运输方式节约了大量人力和物力，极大的降低了货物运输成本，提高了货物运输效率和质量，更好的满足了货主需求。本文探讨了时间序列趋势外推法与灰色预测法在铁路集装箱短期运量预测中的应用，以提高预测结果的准确性，为铁路货物运输工作提供参考。

关键词：铁路;集装箱运输;短期运量;预测

预测铁路集装箱的运量，一般情况下是结合历史年度数据，通过灰色预测模型或者时间序列趋势外推法预测，但这些都属于间接预测方法，很难对货物运量和产品、产业结构之间的关系进行量化。所以，应该对传统的集装箱运量预测方法进行完善和改进，采用时间序列趋势外推法与灰色预测法相结合的方式进行预测，更加直观的体现货物的流向变化。

1 铁路集装箱运量预测模型

1.1 时间序列趋势外推法

这种预测方法又包括参数预测与非参数预测两种方式，前者需要先对序列模型做出假设，再估计模型参数，最后根据估计结果来预测。时间序列趋势外推法中，解释变量为“时间”，通过对数曲线、修正指数曲线、幂函数曲线、指数曲线等具有总结归纳发展规律的数学曲线进行拟合。

1.2 灰色预测

这种方法主要预测的是系统变量的未来行为，也就是数列预测，常用的数列预测模型是GM（1，1）。

该模型中，GM代表Grey Model，“1，1”中的第一个“1”代表一阶微分方程，第二个“1”指的是这个一阶微分方程中只有一个变量。采用GM（1，1）模型之前，先要累加生成一组数列，这一过程也是数列从灰变白的过程，通过不断的累加让灰量积累呈现出自身的发展趋势以及内在规律。

设一组非负的等时距序列：X（0）=（x（0）（1），x（0）（2），…，x（0）（n）），对X（0）进行一次累加生变，转变为（1-AGO），得出X（1）=（x（1）（1），x（1）（2），…，x（1）（n））。其中：

x（1）（k）

GM（1，1）模型的基本形式：

x（0）（k）+ax（1）（k）=b，k=2，…n.

构建GM（1，1）模型x（0）（k）+ax（1）（k）=b的影子方程，求解得出时间响应序列：

k=1，2，…，n-1

最后得出还原值：

1.3 组合预测法

结合1.1与1.2两种预测方法，可以改善预测结果。用方差—协方差的方法把铁路集装箱的灰色预测与回归预测进行组合预测，公式如下：

y表示组合预测结果;

y1表示趋势外推法的预测结果;

y2表示灰色预测的预测结果;

s1表示趋势外推预测法的均方差;

s2表示灰色预测法的均方差。

2 铁路集装箱的生成量预测

2.1 国际集装箱

集装箱生成量指的是某个地区对集装箱运输的需求量，包括外贸适箱货物运输的需求以及运输组织产生的所有集装箱的运输总量，比如空箱调运。预测国际集装箱生成量主要有两种方法：定性预测和定量预测，比如回归预测法、时间序列预测法、多因素动态相关分析法等，都能够客观反映出国际集装箱的生成机制以及相关影响因素。集装箱生成量函数关系式如下：集装箱生成量（TEU）=外贸进出口额（亿美元）×集装箱生成系数（TEU/亿美元）。

单位外贸进出口额所产生的集装箱运量，即集装箱生成系数，公式为：集装箱生成系数=综合系数（R）×适箱货比例×装箱率/（重箱载重量×（1-空箱比例））。

R表示每亿美元进出口总额所生产的外贸货重量。TEU的大小不仅与地区外贸进出口的水平有关，还与外贸产品结构、适箱货物实际装箱比例、单位外贸产品货值、运输组织水平等多种因素有关。国际集装箱的运输需求预测流程如图1所示。

2.2 国内集装箱

国内集装箱的生成量预测在本质上和国际集装箱没有太多区别，所以仍可采用多因素动态相关分析法进行预测，函数关系式如下：

TEU=（A×R1-B×R）×a÷p

A代表国内生产总值，单位为亿元;

R1代表相关系数，每亿元国内生产总值生产的货物运输重量，单位是万吨/亿元;

B代表外贸进出口总额，单位亿元;

R代表综合系数，每亿元进出口总额所生产的外贸货重量;

a代表内贸集装箱运量占总货运量的比例，单位%;

p代表重箱平均载货重量，单位是吨/箱。

3 铁路集装箱短期运量预测

3.1 铁路集装箱的运输现状分析

铁路设备和集装箱箱源是影响集装箱运量的两大主要因素，而经济发展水平又决定了集装箱运量的货源。国内生产总值是评估国家经济总量的重要指标，第一产业、第二产业、第三产业、建筑业、工业的生产总值共同组成了我国的经济结构。通过公式：

得出近十年来（2010-2019）经济指标统计数据的归一化值，然后绘制经济指标与集装箱运量的归一化值曲线，最终得到表1：

从表1可知，集装箱运量每年都在增长，而且与国民生产总值有一定的相关性。说明经济指标可以一定程度的反映出第一产业的增长情况对集装箱运量产生的影响，而经济指标的增长又可一定程度的拉动对集装箱货源的需求。

3.2 集装箱运量的方式划分

3.2.1 运输方式的划分

鐵路集装箱总运量很大程度上取决于经济发展水平，而集装箱运量的大小还受到运输方式的市场份额大小、运输费用、运输条件、运输安全性、运输的便利性等因素的影响。遵循市场自由选择原则，同时围绕集装箱运输特点，采用两种方式来划分集装箱运输方式：

①Logit模型：

该模型的原理是用户根据综合费用或者最低成本原则选择运输方式，并预算出所提供备选通道上各种运输方式所承担的集装箱运量比例。所以可将其描述成通道上各种运输方式的合理运输结构，公式为：

Pi表示第i种运输方式所承担的集装箱集疏运比例;

Ui表示第i种运输方式的费用;

λ表示正态分布系数，控制各种交通方式的离散程度;

②抽象货运方式分担模型：

与特定方式相对应的就是抽象方式，该模式中不包括与特定方式有关的任何变量。所以抽象货运方式分担模型通常用来预测未来的运输方式分担量。站在货主的角度考虑，如果有一种运输方式具有最佳的服务属性，那么选择起来便容易得多。但这种理想的运输方式并不存在于现实中，现实中的每种运输方式都有许多服务属性，各有利弊。无论货主在比较重要的服务属性，还是非重要服务属性，都将服务属性的最佳值作为参考标准。所以，可将货运方式分担模式看成是运输方式服务属性相对值函数：

Pk（Xij）表示从节点i到节点j，方式k承担的货物运量所占比;

Rrk表示运输方式k的服务可靠性，即按计划交货次数的所占百分比或者由货主评价;

Crk表示运输方式k的相对服务费用，即备选运输方式中最低服务费用÷运输方式k的服务费用;

Trk表示运输方式k的相对运达时间，即备选运输方式中最短的运达时间÷运输方式k的运达时间;

Frk表示运输方式k的相对服务频率，即运输方式k的服务频率÷备选运输方式中的最大服务频率;

a0、a1、a2、a3均代表通过回归所确定的系数。

4 结束语

新时期下，产业结构主要有资源开发与输出两大特点，对外贸易的绝对量与适箱货物的生产量较低。在我国的货运总量中，适箱货物的所占比正呈现逐年增长趋势。多种定量分析方法都可以用于铁路货运量的预测中，但每种方法都必须基于某些假设才可以应用，而任何假设都无法客观的描述铁路运输的复杂情况。组合预测法指的是把两种预测模型相互组合后，通过适当加权平均的方式得出组合预测模型，最终的目的是改善预测结果，比单一应用一种预测法得出的结果更加可靠。

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