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    基于灰色關(guān)聯(lián)度的鐵路貨運量關(guān)鍵影響因子選取方法研究

    2015-04-25 07:48:44代明睿李鳳姿
    鐵道貨運 2015年11期
    關(guān)鍵詞:貨運量運量關(guān)聯(lián)度

    李 瑞,代明睿,李鳳姿

    (中國鐵道科學(xué)研究院 運輸及經(jīng)濟(jì)研究所,北京 100081)

    基于灰色關(guān)聯(lián)度的鐵路貨運量關(guān)鍵影響因子選取方法研究

    李 瑞,代明睿,李鳳姿

    (中國鐵道科學(xué)研究院 運輸及經(jīng)濟(jì)研究所,北京 100081)

    影響鐵路貨運量的因素眾多、關(guān)系復(fù)雜,而且不同因素對于鐵路貨運量變化的影響程度不同。通過對影響鐵路貨運量的各方面因素進(jìn)行分析,從宏觀經(jīng)濟(jì)、鐵路貨運市場供需、物流環(huán)境3個方面選取具有代表性的、可量化的指標(biāo)作為貨運量影響因子,利用灰色關(guān)聯(lián)度分析模型,求解出各影響因子序列與鐵路貨運量之間的關(guān)聯(lián)度,并根據(jù)關(guān)聯(lián)度排序情況進(jìn)一步確定影響因子與鐵路貨運量的緊密程度,從而實現(xiàn)對鐵路貨運量關(guān)鍵影響因子的篩選。

    鐵路貨運量;灰色關(guān)聯(lián)度;影響因子

    在鐵路貨運市場營銷決策過程中,貨運量通常是一個重要的影響因素。許多決策模型都是在對鐵路貨運量變化進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行構(gòu)建,而經(jīng)濟(jì)形勢的變化、鐵路貨運市場的變動及物流環(huán)境的變化等,都會影響鐵路貨運量的變化。從宏觀層面看,國民生產(chǎn)總值 (GDP) 變化 (包括第一、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的變化) 與鐵路貨運量密切相關(guān);從微觀層面看,鐵路總運量由鐵路貨運市場中各品類運量組成;從整個物流環(huán)境分析,與鐵路運輸形成競爭關(guān)系的其他運輸行業(yè)運量也影響著鐵路貨運量[1]。因此,鐵路貨運量的分析研究,首先應(yīng)從眾多影響因子中篩選出與鐵路貨運量變化有著較高關(guān)聯(lián)度的因子,通過對關(guān)鍵因子的研究來確定鐵路貨運量的變化規(guī)律;通過減少影響因子的維度降低研究復(fù)雜度[2]。為此,利用灰色關(guān)聯(lián)度模型分析鐵路貨運量與影響因子之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,找出影響鐵路貨運量變化的核心影響因素[3]。關(guān)聯(lián)度差異,進(jìn)而較為準(zhǔn)確地從眾多影響因子中篩選出影響貨運量的關(guān)鍵因子[5]。

    1.2 鐵路貨運量影響因子的選取

    目標(biāo)特征序列為鐵路貨運量數(shù)據(jù),影響因子序列從宏觀經(jīng)濟(jì)、鐵路貨運市場供需、物流環(huán)境 3 個方面中選取具有代表性的、可量化的指標(biāo)作為研究對象。經(jīng)過篩選,初步確定貨運量影響因子[6]如圖 1 所示。

    圖 1 鐵路貨運量影響因子

    1 鐵路貨運量影響因子的灰色關(guān)聯(lián)度分析

    1.1 問題描述

    灰色關(guān)聯(lián)度分析是利用灰色關(guān)聯(lián)度模型,對特征序列和影響因子序列進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析,得到特征序列與影響因子之間的關(guān)聯(lián)度;通過關(guān)聯(lián)度比較,得出特征序列與各項影響因子間的關(guān)系。在鐵路貨運量關(guān)鍵影響因子的選取過程中,鐵路貨運量歷史數(shù)據(jù)即為模型中的特征序列,其他影響因素的歷史數(shù)據(jù)即為影響因子序列,由目標(biāo)特征序列和影響因子序列構(gòu)成的序列空間為灰關(guān)聯(lián)因子空間[4]。

    在選取鐵路貨運量關(guān)鍵影響因子過程中,首先需要確定備選影響因子集。經(jīng)濟(jì)變化、市場供需變化、物流行業(yè)競爭、國家政策變化等多方面因素都會影響鐵路貨運量的變化;由于備選影響因子集涉及范圍較廣,需要初步選出其中的主要因素,然后使用主要因素構(gòu)建成新的因子集進(jìn)行分析。在這個過程中,眾多因子序列間在量綱和數(shù)量級上存在較大差異。通過灰色關(guān)聯(lián)分析過程中的數(shù)據(jù)無量綱化處理,可以降低各影響因子與鐵路貨運量之間由于數(shù)值單位不同造成的

    歷史數(shù)據(jù)表明,鐵路貨運量主要集中在大宗物資的運輸,因而抓住大宗物資運輸?shù)暮诵钠奉?,就可以摸清鐵路貨運的市場情況[7]。從物流環(huán)境變化角度來看,影響鐵路貨運量變化的一個重要方面,就是其他運輸行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r,因而有必要將與鐵路運輸有競爭關(guān)系的其他運輸方式貨運量作為研究因子,通過將鐵路貨運量與公路、水運、航空運輸?shù)年P(guān)聯(lián)度進(jìn)行對比,得到鐵路貨運量與其他運輸行業(yè)競爭的關(guān)系。由于我國電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展迅速,快遞業(yè)務(wù)急劇上升,因而將電商物流作為影響鐵路貨運量的一個因子。

    2 鐵路貨運量關(guān)鍵影響因子選取過程

    2.1 研究數(shù)據(jù)源的確定

    選取 2005—2013 年鐵路貨運量數(shù)據(jù)作為目標(biāo)特征序列,變量因子序列數(shù)據(jù)包括 2005—2013 年宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),以及公路、水運、航空貨運量及國內(nèi)快遞運輸業(yè)務(wù)量。2005—2013 年國家鐵路貨運量數(shù)據(jù)如表 1 所示。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)如表 2 所示,其中包括2005—2013 年 GDP、第一產(chǎn)業(yè)增加值和第二產(chǎn)業(yè)增加值;考慮到第三產(chǎn)業(yè)對鐵路貨運量的影響很小,因而沒有將其列為研究對象。2015—2013 年公路、水運、航空貨運量及國內(nèi)快遞運輸業(yè)務(wù)量如表 3 所示。

    表 1 2005—2013 年國家鐵路貨運量數(shù)據(jù)

    表 2 2005—2013 年宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù) 億元

    表 3 2005—2013 年公路、水運、航空貨運量及國內(nèi)快遞運輸業(yè)務(wù)量

    2.2 灰色關(guān)聯(lián)度計算

    在特征序列 (貨運量數(shù)據(jù)) 和影響因子序列 (即與貨運量變化相關(guān)的其他參考序列) 數(shù)據(jù)確定后,用數(shù)列 x0代表國家鐵路貨運量,數(shù)列 x1為 GDP,x2為第一產(chǎn)業(yè)增加值,x3為第二產(chǎn)業(yè)增加值,x4為煤炭運量,x5為鋼鐵及有色金屬運量,x6為金屬礦石運量,x7為糧食運量,x8為公路貨運量,x9為水路貨運量,x10為民航貨運量,x11為全年快遞業(yè)務(wù)量。進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度計算的主要步驟如下。

    (2)求序列差。

    表 4 初始值序列

    式中:Δi(k) 為整個灰關(guān)聯(lián)因子空間上第 k 點相對于的差值。

    (3)求灰關(guān)聯(lián)因子空間中的兩級最大差與最小差。

    式中:M 為兩級最大差;m 為兩級最小差。

    (4)計算關(guān)聯(lián)系數(shù)。

    式中:γ(0,i)(k) 為 xi對于 x0在第 k 點上的關(guān)聯(lián)系數(shù);ξ為分辨系數(shù),用于削弱當(dāng) M 過大時關(guān)聯(lián)系數(shù)失真的影響。在計算過程中,ξ 取值一般為 0.5,因而 γ(0,i)(k) =,其中。

    (5)計算關(guān)聯(lián)度。

    式中:γi為灰關(guān)聯(lián)因子空間中影響因子序列 xi對于特征序列 x0的關(guān)聯(lián)度。

    經(jīng)過上述步驟計算,可以得出目標(biāo)特征序列鐵路貨運量與其影響因子之間的關(guān)聯(lián)度,它代表關(guān)鍵因子對鐵路貨運量的影響程度?;疑P(guān)聯(lián)度如表 5 所示。

    表 5 灰色關(guān)聯(lián)度

    2.3 結(jié)果分析

    通常認(rèn)為關(guān)聯(lián)度大于 0.9 的因子與目標(biāo)特征序列非常密切;關(guān)聯(lián)度大于 0.75 的因子有較好的關(guān)聯(lián)性,可以作為關(guān)鍵因子;關(guān)聯(lián)度在 0.6~0.75 之間的因子與目標(biāo)特征需求的關(guān)聯(lián)性一般,可以根據(jù)實際研究需要有選擇地將其確定為關(guān)鍵因子;0.6 以下為較弱關(guān)聯(lián)度因子,不作為關(guān)鍵因子。從上述結(jié)果來看,影響鐵路貨運量的關(guān)鍵影響因子包括第二產(chǎn)業(yè)增加值、煤炭運量、鋼鐵及有色金屬運量、金屬礦石運量、水運運量。如果擴大關(guān)鍵因子范圍,可以將公路貨運量、糧食運量、第一產(chǎn)業(yè)增加值納入考慮。

    3 結(jié)束語

    通過灰色關(guān)聯(lián)度分析,可以從特征序列的眾多影響因子中提取出關(guān)鍵影響因子。將鐵路貨運量作為特征研究對象,利用灰色關(guān)聯(lián)度分析模型,從多角度對鐵路貨運量影響因子進(jìn)行分析挖掘,找到影響鐵路貨運量的關(guān)鍵因素,為后續(xù)有關(guān)鐵路貨運量的分析研究,包括貨運量預(yù)測、預(yù)警等提供研究基礎(chǔ)[8]。

    [1] 安 迪. 鐵路貨運量影響因素分析及對策研究[J]. 鐵道貨運,2014,32(10):41-46.

    [2] 張 憲. 基于 Matlab 的鐵路內(nèi)部因素與貨運量的灰色關(guān)聯(lián)分析[J]. 交通科技與經(jīng)濟(jì),2015(2):38-40.

    [3] 于 泳. 試析影響中國鐵路貨運量的主要因素[J]. 物流科技,2003(6):37-39.

    [4] 王 棟,米國際. 基于灰色關(guān)聯(lián)和 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運量預(yù)測方法[J]. 江南大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2015(1):80-84.

    [5] 保魯昆,辛 靈,鮑晶晶. 基于供需關(guān)系的鐵路貨運需求預(yù)測[J]. 交通科技與經(jīng)濟(jì),2007(2):99-101.

    [6] 崔淑華,王 娜,胡亞南.基于主成分分析的公路貨運量預(yù)測影響因素研究[J]. 森林工程,2005(5):65-67.

    [7] 崔艷萍,肖 睿. 鐵路運輸能力研究綜述[J]. 鐵道運輸與經(jīng)濟(jì),2015,37(6):20-26.

    [8] 姜 琪. 中國鐵路運輸業(yè)發(fā)展困境與有效競爭研究[J]. 中國物價,2013(6):22-24.

    責(zé)任編輯:金 穎

    1004-2024(2015)11-0011-04

    :U294.1+3

    :B

    10.16669/j.cnki.issn.1004-2024.2015.11.03

    2015-11-16

    中國鐵路總公司科技研究開發(fā)計劃課題(2014X009-G)

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