摘 要

三峡船闸过闸货运需求作为区域经济产业发展的派生需求，与沿江经济产业发展具有较高的相关性和一致性。三峡水利枢纽位于长江宜昌河段，影响区域涵盖四川省、云南省、贵州省和重庆市等地区。科学的预测三峡船闸过闸货运量，对合理、有效地解决三峡枢纽通过能力问题，对包括铁路、公路、水运等综合运输体系协调发展，调整沿江区域产业布局等多方面选择具有重要意义。

本文结合三峡船闸过闸货运量预测研究的背景及意义，以及国内外的研究现状，通过研究美国密西西比河货运量与美国工业化率以及GDP的关系，得出一般规律，进而将其运用到三峡过闸货运量的预测研究中。先后利用灰色模型、多元线性回归模型以及尺度变换模型分别对2035年、2050年以及2060年三峡船闸过闸货运量进行预测。利用灰色模型预测结果表明货运量将呈指数上升，增长速度逐渐加快，与实际情况不符合；利用多元线性回归模型预测结果比灰色模型较为改善，但货运量增长速度依然不断增加；利用尺度变换模型预测结果表明货运量随着时间推移，货运量增长速度会逐渐减缓，货运量将趋于稳定，与实际情况相符合。得到的最终预测结果为：2035年货运量为19903.97万吨，2050年货运量为25681.84万吨，2060年货运量为28486.68万吨。

关键词：三峡船闸过闸货运量；灰色模型；多元线性回归；尺度变换

Abstract

As a derivative demand of the development of regional economic industry, the demand for the freight of the three gorges lock is highly relevant and consistent with the development of economic industry along the river. The three gorges project is located in the Yichang river section of the Yangtze river. The affected areas include Sichuan province, Yunnan province, Guizhou province and Chongqing municipality. Scientific projections for the three gorges ship lock cargo volume can be reasonably and effectively solve the problem of three gorges hub through capacity, including railway, highway, water transport, such as the coordinated development of comprehensive transportation system, adjust the layout of the regional industry along the Yangtze river selection is of great significance in many aspects.

Based on the three gorges ship lock cargo volume prediction research background and significance, the status quo of research both at home and abroad, by studying the Mississippi River freight volume and the industrialization rate and the relationship between GDP, draw a general rule, and then applied to the three gorges lock freight volume prediction research. By using grey model, multivariate linear regression model and scale transformation model, the freight volume of the three gorges lock is forecasted in 2035, 2050 and 2060 respectively. The prediction results of grey model show that the freight volume will increase exponentially, and the growth rate will increase gradually, which is not consistent with the actual situation. The prediction result of multiple linear regression model is better than grey model, but the growth rate of freight volume is still increasing. The prediction results of the scale transformation model show that the freight volume growth rate will gradually decrease over time, and the freight volume will be stable, which is in line with the actual situation. The final forecast results are: in 2035, the freight volume is 19903.97 million tons, and the cargo volume in 2050 is 25.681.84 million tons, and the cargo volume in 2060 is 2848668 million tons.

Keywords：Three gorges lock cargo volume; Grey model; Multiple linear regression;

Scale transformation model

目 录

第1章 绪论 1

1.1研究背景与意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.3研究内容 2

第2章 数据预处理以及三峡货运量预测的灰色模型 3

2.1数据来源 3

2.2数据处理 4

2.3描述性统计分析 4

2.4 灰色模型 7

2.4.1灰色模型理论 7

2.4.2 GM(1,1)模型的建立。 7

2.4.3灰色模型预测结果 9

第3章 三峡货运量预测的多元线性回归模型 12

3.1多元线性回归模型 12

3.1.1多元线性回归模型的一般形式 12

3.1.2 回归方程的显著性检验 13

3.1.3 多元线性回归结果 14

3.2 主成分多元线性回归 16

3.2.1 主成分分析 16

3.2.2 主成分多元线性回归结果 17

第4章 基于尺度变换的三峡货运量预测多元线性回归模型 21

4.1美国类似问题一般经验 21

4.2尺度变换模型 22

4.3主成分尺度变换模型 26

第5章 总结与展望 30

5.1总结以及本文创新点 30

5.2展望 30

参考文献 31

附录 32

致谢 36

第1章 绪论

1.1研究背景与意义

三峡船闸过闸货运需求作为区域经济产业发展的派生需求，与沿江经济产业发展具有较高的相关性和一致性。三峡水利枢纽位于长江宜昌河段，影响区域涵盖四川、云南、贵州和重庆等地区。准确而又科学地对三峡船闸过闸货运量进行预测，对合理、有效地解决三峡枢纽通过能力问题，对包括铁路、公路、水运等综合运输体系协调发展，调整沿江区域产业布局等多方面选择具有重要意义。

1998年北京交通大学做了一个川江水系（也就是三峡）中远期过坝货运量预测，预测的结果为：2000年的过闸货运量为2060万吨，2030年的过闸货运量为6885万吨。然而，从我们在武汉交通运输部长江航务局获得的三峡过闸货运量数据来看，仅仅在2010年，三峡船闸过闸货运量就达到了7880.4万吨，超过了2030年的预测值，2017年更是达到了12972.36万吨，远远超过2030年的预测值。

长江沿线经济发展逐渐加快，三峡船闸通行能力几乎达到饱和状态。起初设计的三峡船闸每年的正常通航的天数大约在320天，但是现在每年几乎365天全天运行。三峡大坝通航产生拥堵现象已经是每天必有的了，长江上的船要想过三峡大坝，少则需要等1天。多则3到5天，恶劣天气下甚至还可能等待7到10天。拥堵给三峡带来的污染也不容小觑，为此有关部门提出建设新航道的想法，这就急需一个更为精准的预测结果。使有关部门能够基于我们货运量预测结果来考虑新建一个三峡新航道的必要性，解决三峡过闸船舶积压的问题以及其他问题。

1.2国内外研究现状

货运量预测是一个与实际生活密切相关的问题，如何准确且科学地预测货运量对运输体系之间的协调发展和地区之间的资源合理的分配都具用非常重要的实际意义。

国内方面，关于货运量预测的研究有很多内容。吉林大学的任璐^[1]采用了灰色模型和回归分析模型相结合的方法，预测了万年闸的货运量，首先发现灰色模型的预测结果具有明显的指数增长趋势，会导致在后期的预测中增长过快，产生较大的预测结果，从而需要综合考虑其他模型的预测结果。因而，又将一元线性回归方法和灰色模型综合考虑，但是模型依旧不能感知到系统外界条件，如政策、交通等的经济因素的变化对预测对象的发展趋势的影响。北京航空航天大学的李红启,赵文聪,袁俊丽^[2]预测铁路货运量时，运用了粗糙集理论，用灰色关联度分析来确定我国铁路货运量预测规则集,但是对于某些属性指标，很难预测其取值在其断点的哪一侧或哪个区间。陈兰^[3]预测江苏省内河航运货运量时，将指数平滑法、灰色预测等定量预测方法与德尔菲法等定性预测方法相结合在一起考虑。陈森、周峰^[4]等预测我国物流货运量需求时，用灰色模型、时间序列模型和回归模型这三种方法进行预测，然后分别对这三种模型的预测精度进行分析，最后发现误差最小的是灰色模型，误差最大的是时间序列模型。杨星、朱大栋^[5]等人改进了普通的灰色模型，将它与神经网络相结合，对船闸货运量进行预测，预测结果较为满意。王颖^[6]预测上海内河货运量时，运用了时间序列分析方法、logistic曲线以及回归模型这三种方法，并采用赋权的方法建立了组合模型，从而进行预测。

国外方面，关于货运量预测的文献也很值得参考与学习。HuiECM、SeabrookeW、WongGKC^[7]预测香港港货物吞吐量时，建立了误差修正模型，并将预测结果与港口官方数据进行对比，发现预测结果低于官方数据，但在预测后期又渐渐超过官方数据，这个结论对港口的未来发展有着举足轻重的意义。Chou TY、Liang GS、Han TC^[8]在研究同一问题时，独创的构建了模糊回归分析和线性回归分析的组合模型来进行预测。Peivukhina E、Emmenegger J-F^[9]等预测货运量的精度时，结合了最优化方法，采用向量自回归模型对货运量时间序列进行了分析。Lakew PA、Tok YCA^[10]采用因果分析法，分析了美国加利福尼亚州航空货运量的影响因素及变动关系，对我们预测货运量有极大启示。

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