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    基于灰色預(yù)測法-產(chǎn)運(yùn)系數(shù)的 鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測方法研究

    2021-01-02 11:03:18宮薇薇丁小東
    鐵道貨運(yùn) 2021年12期
    關(guān)鍵詞:運(yùn)量冷鏈生鮮

    王 言,宮薇薇,丁小東

    (中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 運(yùn)輸及經(jīng)濟(jì)研究所,北京 100081)

    0 引言

    近年來,隨著我國農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快、居民消費(fèi)水平提高及現(xiàn)代流通體系發(fā)展,對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的安全和品質(zhì)提出了更高的要求。國家出臺(tái)了一系列政策以支撐冷鏈物流快速發(fā)展,《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》[1]指出建設(shè)現(xiàn)代物流體系,加快發(fā)展冷鏈物流,完善骨干冷鏈物流基地設(shè)施條件;中共中央、國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于抓好“三農(nóng)”領(lǐng)域重點(diǎn)工作確保如期實(shí)現(xiàn)全面小康的意見》[2]提出支持建設(shè)一批骨干冷鏈物流基地。為了推動(dòng)鐵路冷鏈物流持續(xù)良好發(fā)展,中國國家鐵路集團(tuán)有限公司(以下簡稱“國鐵集團(tuán)”)出臺(tái)多項(xiàng)指導(dǎo)文件,《新時(shí)代交通強(qiáng)國鐵路先行規(guī)劃綱要》(鐵發(fā)改[2020] 129號)[3]提出研發(fā)新型冷鏈專用車輛,為鐵路冷鏈物流發(fā)展提供政策支持。除了政策支持外,據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會(huì)冷鏈物流專業(yè)委員會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),2020年我國食品冷鏈物流需求總量為2.65億t,比2019年增長3 200萬t,同比增長13.73%[4],冷鏈物流需求呈現(xiàn)持續(xù)增長態(tài)勢,冷鏈物流將成為鐵路貨運(yùn)供給側(cè)改革的重要方向。

    目前關(guān)于鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測的研究較少,主要集中在鐵路冷鏈運(yùn)量總體規(guī)模、單節(jié)點(diǎn)運(yùn)量預(yù)測等方面,李春雨等[5]通過預(yù)測全國冷鏈?zhǔn)袌鲂枨笠?guī)模,測算鐵路冷鏈運(yùn)量;李麗莉等[6]基于人口總量、GDP、社會(huì)消費(fèi)品零售總額等因素,預(yù)測哈爾濱夏家冷鏈物流基地的運(yùn)量;徐偉等[7]分別預(yù)測社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲂枨罅亢凸┙o量,采用流量分配算法得到鐵路OD流量,但是未基于鐵路歷史運(yùn)量、自身?xiàng)l件等因素開展分析。研究通過系統(tǒng)闡述影響冷鏈物流運(yùn)量的因素,分析鐵路冷鏈歷史運(yùn)量,結(jié)合鐵路貨票數(shù)據(jù),提出基于灰色預(yù)測法與鐵路冷鏈運(yùn)輸產(chǎn)運(yùn)系數(shù)的鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測模型,預(yù)測主要區(qū)段鐵路冷鏈運(yùn)量,對科學(xué)制定鐵路冷鏈物流業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)劃、設(shè)計(jì)鐵路冷鏈運(yùn)輸產(chǎn)品、合理配置鐵路冷鏈運(yùn)輸裝備等具有借鑒意義。

    1 我國鐵路冷鏈運(yùn)量現(xiàn)狀及影響因素分析

    1.1 鐵路冷鏈運(yùn)量現(xiàn)狀

    我國鐵路冷鏈物流自20世紀(jì)中葉開始發(fā)展,距今已有近67年的歷史,自1991年完成歷史運(yùn)量峰值1 669萬t后[8],直至2014年,鐵路冷鏈運(yùn)量大體呈現(xiàn)持續(xù)降低趨勢。隨著近年來冷鏈物流市場需求的不斷擴(kuò)大及農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集約化的政策調(diào)整,使得中長距離冷鏈物流市場需求不斷增長,同時(shí)國家“一帶一路”倡議持續(xù)深入推進(jìn),國際鐵路冷鏈班列開行和冷鏈多式聯(lián)運(yùn)業(yè)務(wù)持續(xù)拓展。在此機(jī)遇和形勢下,鐵路冷鏈物流業(yè)務(wù)逐步提升服務(wù)經(jīng)營質(zhì)量,不斷拓展物流業(yè)務(wù)范圍,自2014年開始鐵路冷鏈運(yùn)量呈現(xiàn)逐年增長態(tài)勢。2019年鐵路冷鏈運(yùn)量達(dá)到217萬t,同比增長30.72%,2015—2019年平均增長率超過44%,2020年由于新冠疫情等因素影響,鐵路冷鏈運(yùn)量約為160萬t,呈現(xiàn)小幅降低態(tài)勢,1980—2020年我國鐵路冷鏈運(yùn)量如圖1所示。

    1.2 鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測問題分析

    從鐵路冷鏈運(yùn)量變化趨勢可知,我國鐵路冷鏈運(yùn)量總體表現(xiàn)出以下2個(gè)顯著特征,這極大提升了鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測的難度。①鐵路冷鏈運(yùn)量拐點(diǎn)頻繁出現(xiàn),1980—2020年我國鐵路冷鏈運(yùn)量共出現(xiàn)了21次拐點(diǎn),平均2年出現(xiàn)一次,導(dǎo)致指數(shù)平滑法等傳統(tǒng)預(yù)測方法失效,這就要求在鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測時(shí)充分結(jié)合歷史運(yùn)量的變化規(guī)律,提升運(yùn)量預(yù)測的精準(zhǔn)度;②鐵路運(yùn)量市場份額占比過低,2020年鐵路冷鏈運(yùn)量占社會(huì)比例為不足1%,這將導(dǎo)致以鐵路歷史運(yùn)量為樣本,很難預(yù)測市場需求的變化趨勢和鐵路運(yùn)量變化趨勢?;谝陨显颍谘芯胯F路冷鏈運(yùn)量分布結(jié)構(gòu)時(shí),重點(diǎn)參考鐵路冷鏈運(yùn)量歷史數(shù)據(jù);在預(yù)測鐵路冷鏈運(yùn)量增長趨勢時(shí),重點(diǎn)考慮社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲈鲩L規(guī)律。

    1.3 鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測影響因素

    通過分析生鮮農(nóng)產(chǎn)品從產(chǎn)地到銷地的流通過程,可知農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、冷鏈流通率、鐵路冷鏈歷史運(yùn)量、鐵路冷鏈裝備及服務(wù)水平等均與鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測關(guān)系密切,因而將鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測影響因素分為以下6類。

    (1)生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量。生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量包括蔬菜、水果、肉類、水產(chǎn)品、牛奶及禽蛋等生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量,生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的增加將導(dǎo)致生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求增長,對鐵路冷鏈運(yùn)量的增長有積極影響。

    (2)冷鏈產(chǎn)運(yùn)系數(shù)。冷鏈產(chǎn)運(yùn)系數(shù)是生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈運(yùn)量與產(chǎn)量的比值,在歷年生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量基本保持穩(wěn)步慢速增長的情況下,越高的冷鏈產(chǎn)運(yùn)系數(shù)代表更高的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈運(yùn)量,將支持鐵路冷鏈運(yùn)量的增長。

    圖1 1980—2020年我國鐵路冷鏈運(yùn)量Fig.1 Railway cold-chain transport volume in China from 1980 to 2020

    (3)冷鏈流通率。冷鏈流通率是應(yīng)使用冷鏈運(yùn)輸?shù)纳r農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)量與產(chǎn)量的比值,在歷年生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量保持穩(wěn)步慢速增長的情況下,冷鏈流通率越高,說明冷鏈物流需求量越大,對鐵路冷鏈物流的需求也就更多。

    (4)鐵路冷鏈歷史運(yùn)量。鐵路冷鏈歷史運(yùn)量是預(yù)測的基礎(chǔ),通過對鐵路冷鏈歷史運(yùn)量的分析,可以得到鐵路冷鏈運(yùn)量發(fā)展規(guī)律,為運(yùn)量預(yù)測提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。

    (5)鐵路冷鏈物流技術(shù)裝備。鐵路冷鏈物流技術(shù)裝備是完成鐵路冷鏈貨物運(yùn)輸?shù)闹匾d體,技術(shù)裝備與市場需求的匹配程度、在線運(yùn)營數(shù)量等都對鐵路冷鏈運(yùn)量產(chǎn)生影響。

    (6)鐵路冷鏈物流服務(wù)水平。鐵路冷鏈物流服務(wù)水平可通過信息化水平、運(yùn)輸服務(wù)效率、貨損水平、客戶滿意度等多個(gè)評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評價(jià),較高的服務(wù)水平代表鐵路冷鏈物流具備更佳的市場競爭力,對鐵路冷鏈運(yùn)量的增長具有積極作用。

    2 基于灰色預(yù)測法-產(chǎn)運(yùn)系數(shù)的鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測模型構(gòu)建

    2.1 預(yù)測思路

    鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測總體可分為“社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌霎a(chǎn)量預(yù)測—社會(huì)冷鏈運(yùn)量測算—鐵路冷鏈運(yùn)量測算—鐵路冷鏈OD運(yùn)量分配”4個(gè)部分,鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測思路如圖2所示,其中主要使用到灰色預(yù)測法和產(chǎn)運(yùn)系數(shù),因而研究構(gòu)建基于灰色預(yù)測法-產(chǎn)運(yùn)系數(shù)的鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測模型,主要預(yù)測過程如下。

    步驟1:以歷年社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌霎a(chǎn)量為樣本,使用灰色預(yù)測法預(yù)測社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌霎a(chǎn)量。

    步驟2:基于步驟1社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌霎a(chǎn)量預(yù)測值,結(jié)合社會(huì)冷鏈歷史運(yùn)量,通過測算冷鏈物流市場產(chǎn)運(yùn)系數(shù),獲取社會(huì)冷鏈運(yùn)量。

    步驟3:基于步驟2社會(huì)冷鏈運(yùn)量預(yù)測值,結(jié)合鐵路冷鏈運(yùn)量占社會(huì)冷鏈運(yùn)量比例和鐵路歷史運(yùn)量,測算鐵路冷鏈運(yùn)量。

    圖2 鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測思路Fig.2 Prediction diagram for railway cold-chain transport volume

    步驟4:基于步驟3鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測值,結(jié)合現(xiàn)有鐵路冷鏈貨票數(shù)據(jù)及系數(shù)影響因素,測算主要OD間鐵路冷鏈運(yùn)量。

    2.2 社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌霎a(chǎn)量預(yù)測

    灰色系統(tǒng)理論是對既含有已知信息又含有未知或者非確定信息的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測,對取得的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理形成具有較強(qiáng)規(guī)律的數(shù)據(jù)序列,然后建立相應(yīng)的微分方程模型,從而預(yù)測事物未來發(fā)展趨勢的狀況,其中最常見的灰色預(yù)測模型是 GM (1,1)模型。社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌龅闹饕獊碓礊樯r農(nóng)產(chǎn)品,而主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量受到已知的種植或養(yǎng)殖面積、生產(chǎn)從業(yè)人數(shù)、國家政策及未知的自然災(zāi)害等因素影響,與灰色預(yù)測法的預(yù)測理論比較契合,因而研究利用GM (1,1)模型對社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌霎a(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測。

    GM (1,1)模型的主要步驟如下。

    步驟1:將樣本數(shù)據(jù)記為x0= (x0(1),x0(2),…,x0(n)),其中x0(n)為第n年生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù),并對序列進(jìn)行一次累加,生成一次累加序列x1=(x1(1),x1(2),…,x1(n)),其中,k=1,2,…,n。

    步驟2:生成緊鄰均值序列z1= (z1(2),z1(3),…,z1(n)),其中z1(1) =x1(1),z1(k) = 1 / 2 (x1(k) +x1(k- 1)),k= 2,3,…,n。

    2.3 社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲞\(yùn)量測算

    產(chǎn)運(yùn)系數(shù)是指某一品類貨物的運(yùn)量與該類產(chǎn)品的總產(chǎn)量之比,常用于大宗類物資如煤炭等,產(chǎn)運(yùn)系數(shù)比較穩(wěn)定、變化較有規(guī)律,只要有規(guī)劃年度的產(chǎn)品產(chǎn)量,利用產(chǎn)運(yùn)系數(shù)就可預(yù)測某品類貨物的運(yùn)量。近年來國內(nèi)主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈運(yùn)量中90%由公路完成,呈現(xiàn)穩(wěn)步增速發(fā)展態(tài)勢,可借鑒大宗類貨物的產(chǎn)運(yùn)系數(shù)測算方法,對社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲞\(yùn)量進(jìn)行預(yù)測,因而提出冷鏈運(yùn)輸產(chǎn)運(yùn)系數(shù)計(jì)算公式為

    式中:γi為第i年的冷鏈運(yùn)輸產(chǎn)運(yùn)系數(shù);Qi為第i年社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲞\(yùn)量,萬t;Mi為第i年的主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)量,萬t,i= 1,2,…,11。

    根據(jù)利用灰色預(yù)測法得到的主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量預(yù)測值,以及冷鏈運(yùn)輸產(chǎn)運(yùn)系數(shù)預(yù)測值,得出社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲞\(yùn)量預(yù)測值計(jì)算公式為

    2.4 鐵路冷鏈運(yùn)量測算

    根據(jù)社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲞\(yùn)量預(yù)測值,以及鐵路冷鏈運(yùn)量占社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲞\(yùn)量比例,得到鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測值,計(jì)算公式為

    式中:Ai為未來第i年鐵路冷鏈運(yùn)量,萬t;?為鐵路冷鏈運(yùn)量占社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲞\(yùn)量比例。

    2.5 鐵路冷鏈OD運(yùn)量測算

    參照現(xiàn)有鐵路冷鏈貨票數(shù)據(jù),測算得到鐵路冷鏈OD系數(shù),再結(jié)合鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測值,測算得到各鐵路局集團(tuán)公司之間的鐵路冷鏈OD量,計(jì)算公式為

    式中:θij為既有相同年份第i個(gè)鐵路局集團(tuán)公司到第j個(gè)鐵路局集團(tuán)公司的鐵路冷鏈OD系數(shù);Bij為既有相同年份第i個(gè)鐵路局集團(tuán)公司到第j個(gè)鐵路局集團(tuán)公司的鐵路冷鏈運(yùn)量,萬t;T已知為既有年份鐵路冷鏈運(yùn)量,萬t;Cij為2030年第i個(gè)鐵路局集團(tuán)公司到第j個(gè)鐵路局集團(tuán)公司的鐵路冷鏈運(yùn)量,萬t;T2030為2030年鐵路冷鏈運(yùn)量,萬t;εij為2030年第i個(gè)鐵路局集團(tuán)公司到第j個(gè)鐵路局集團(tuán)公司的系數(shù)影響因素,i,j= 1,2,…,18。

    3 算例分析

    3.1 算例提出

    隨著我國農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的逐步調(diào)整和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展,我國主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量呈現(xiàn)穩(wěn)定增長態(tài)勢??紤]數(shù)據(jù)的可獲得性,選取2010—2020年我國蔬菜、水果、肉類、水產(chǎn)品、牛奶及禽蛋的產(chǎn)量作為原始數(shù)據(jù)。據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2010—2020年我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量逐年增長,年均增長率超過3%,2020年主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)量為12.47億t,2010—2020年我國主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量及增長率如圖3所示。據(jù)鐵路統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2012—2020年我國鐵路冷鏈運(yùn)量年均增長率為20.44%,2012—2020年鐵路冷鏈物流運(yùn)量如表1所示。

    表1 2012—2020年鐵路冷鏈物流運(yùn)量Tab.1 Transport volume of railway cold-chain logistics from 2012 to 2020

    圖3 2010—2020年我國主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量及增長率Fig.3 Output and growth rates of main fresh agricultural products in China from 2010 to 2020

    3.2 主要參數(shù)計(jì)算及預(yù)測

    3.2.1 主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量預(yù)測

    運(yùn)用灰色預(yù)測法,利用圖3數(shù)據(jù),對主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測求解及精度檢驗(yàn),2021—2030年全國主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量預(yù)測值如表2所示。

    表2 2021—2030年全國主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量預(yù)測值 億tTab.2 Output forecast of main fresh agricultural products in China from 2021 to 2030

    主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)列的相對誤差及級比偏差均小于0.2,平均相對誤差為0.53%,表示模型預(yù)測精度達(dá)到較高要求。GM (1,1)模型檢驗(yàn)表如表3 所示。

    表3 GM (1,1)模型檢驗(yàn)表Tab.3 GM ( 1,1) model test

    3.2.2 冷鏈運(yùn)輸市場運(yùn)量預(yù)測

    運(yùn)用產(chǎn)運(yùn)系數(shù)公式 ⑴ 和社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲞\(yùn)量公式 ⑵,結(jié)合中國物流與采購聯(lián)合會(huì)冷鏈物流專業(yè)委員會(huì)數(shù)據(jù),2019年社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲞\(yùn)量為2.33億t,以及表2中主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù),預(yù)測得到未來10年的社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲞\(yùn)量。2021—2030年社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲞\(yùn)量預(yù)測值如表4所示。

    表4 2021—2030年社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌鲞\(yùn)量預(yù)測值 億tTab.4 Forecast values of transport volume in the social coldchain market from 2021 to 2030

    3.2.3 鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測

    運(yùn)用鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測公式 ⑶,利用表4數(shù)據(jù),基于冷鏈運(yùn)輸市場運(yùn)量預(yù)測值與鐵路冷鏈運(yùn)量市場份額,得到未來鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測值,2021—2030年鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測值如表5所示。

    表5 2021—2030年鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測值 萬tTab.5 Forecast values of railway cold-chain transport volume from 2021 to 2030

    3.2.4 鐵路冷鏈OD量分配

    運(yùn)用鐵路冷鏈OD量分配公式⑷至公式 ⑹,利用表5數(shù)據(jù),基于2030年鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測值及鐵路冷鏈OD運(yùn)量系數(shù),得到各鐵路局集團(tuán)公司間排名前35的鐵路冷鏈OD量。2030年各鐵路局集團(tuán)公司間排名前35鐵路冷鏈OD量示意圖如圖4所示。

    圖4 2030年各鐵路局集團(tuán)公司間排名前35鐵路冷鏈OD量示意圖Fig.4 Schematic diagram of OD volume of top 35 railway cold chains among railway groups in 2030

    3.3 結(jié)果分析

    根據(jù)基于灰色預(yù)測法的鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測模型,研究得出2021—2030年鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測值。從預(yù)測結(jié)果可以看出,2021—2030年鐵路冷鏈運(yùn)量將由177萬t增長至448萬t,年均增長率為10.89%,運(yùn)量呈現(xiàn)持續(xù)增長趨勢。同時(shí)根據(jù)各鐵路局集團(tuán)公司間排名前35鐵路冷鏈OD量,成都局集團(tuán)公司與其他局集團(tuán)公司之間OD量排名較為靠前,占總量23%左右。在國內(nèi)冷鏈物流需求持續(xù)增長,運(yùn)輸結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化,以及國鐵集團(tuán)推動(dòng)鐵路貨運(yùn)發(fā)展建設(shè),著力推動(dòng)鐵路冷藏集裝箱研發(fā)及上線運(yùn)營,加快鐵路冷鏈物流基地布局及設(shè)施設(shè)備建設(shè)等良好機(jī)遇下,為了實(shí)現(xiàn)鐵路冷鏈物流穩(wěn)步發(fā)展、運(yùn)量穩(wěn)中有增,需要鐵路冷鏈物流緊扣市場需求導(dǎo)向,著手鐵路冷鏈裝備技術(shù)研發(fā)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高鐵路冷鏈物流運(yùn)輸組織效率,在冷鏈物流市場環(huán)境中增強(qiáng)自身市場競爭力,為鐵路冷鏈運(yùn)量提供基礎(chǔ)支撐及技術(shù)支持,以實(shí)現(xiàn)鐵路冷鏈運(yùn)量持續(xù)增長的長遠(yuǎn)發(fā)展 目標(biāo)。

    4 結(jié)束語

    隨著國內(nèi)居民消費(fèi)水平的不斷提高,對于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量要求越來越高,冷鏈物流需求快速增長,具備中長運(yùn)距、綠色環(huán)保等優(yōu)勢,也順應(yīng)國家運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整要求的鐵路冷鏈物流符合快速增長的冷鏈物流發(fā)展需求。研究綜合應(yīng)用社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌霎a(chǎn)量與鐵路歷史運(yùn)量等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),構(gòu)建灰色系數(shù)法與產(chǎn)運(yùn)系數(shù)相結(jié)合的鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測模型,模型求解結(jié)果反映了鐵路冷鏈運(yùn)量以及變化趨勢,可為鐵路冷鏈物流業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)劃、設(shè)計(jì)鐵路冷鏈運(yùn)輸產(chǎn)品、優(yōu)化鐵路冷鏈運(yùn)輸裝備運(yùn)輸組織、合理配置鐵路冷鏈運(yùn)輸裝備、研究鐵路冷鏈物流開行方案等提供基礎(chǔ)理論依據(jù),具有一定理論指導(dǎo)意義?;谝讶〉玫难芯砍晒绾胃娴胤治鲨F路冷鏈運(yùn)量影響因素,進(jìn)一步優(yōu)化鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測方法,是后續(xù)研究的重要 方向。

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