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        基于機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間序列的中國貨物運(yùn)輸量預(yù)測分析

        2022-01-20 10:29:42潘正桐
        中國儲(chǔ)運(yùn) 2022年1期
        關(guān)鍵詞:運(yùn)輸量貨運(yùn)量二階

        文/潘正桐

        一、引言

        貨運(yùn)量是指運(yùn)輸企業(yè)在一定的時(shí)期內(nèi)實(shí)際運(yùn)送的貨物數(shù)量,其計(jì)量單位為萬噸。貨運(yùn)量是反映運(yùn)輸生產(chǎn)成果的指標(biāo),體現(xiàn)著運(yùn)輸業(yè)為國民經(jīng)濟(jì)服務(wù)的數(shù)量。一定時(shí)期貨運(yùn)數(shù)量的大小,也是反映國力狀況的一個(gè)重要指標(biāo)。近年來,隨著物流行業(yè)和各種貨運(yùn)匹配平臺(tái)的快速發(fā)展,我國公路、鐵路、水運(yùn)等運(yùn)輸方式的市場規(guī)模和貨運(yùn)量也在不斷發(fā)展。貨運(yùn)量的預(yù)測是指基于貨運(yùn)市場過去的情況、當(dāng)前的貨運(yùn)需求相關(guān)因素間的關(guān)系,結(jié)合各類定性、定量模型,對(duì)其變化趨勢進(jìn)行預(yù)測。

        二、時(shí)間序列在貨運(yùn)量預(yù)測中的應(yīng)用

        本文以2011年1月至2021年2月中國鐵路、公路、水路、航空貨運(yùn)量為樣本,構(gòu)建模型并對(duì)模型進(jìn)行分析,預(yù)測2021年3到8月的貨運(yùn)量。模型的建立與預(yù)測都在Anaconda中完成。應(yīng)用的數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站(中國統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)),其中鐵路運(yùn)輸數(shù)據(jù)來源于中國國家鐵路集團(tuán)有限公司、公路水路運(yùn)輸數(shù)據(jù)來源于交通運(yùn)輸部,民航運(yùn)輸數(shù)據(jù)來源于中國民用航空局,所有數(shù)據(jù)均為當(dāng)期值(單位:萬噸)。以鐵路貨運(yùn)量為例,首先繪制原始序列的時(shí)序圖,并對(duì)原始數(shù)據(jù)的單位根進(jìn)行檢驗(yàn)。原始序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果為:(-0.5290107150840598,0.886229845449974,12,109,{'1%':-3.49181775886872,'5%':-2.888443799 2971588,'10%':-2.5811201893779985},1854.0695186939024)。單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值顯著大于0.05,最終將該序列判斷為非平穩(wěn)序列(非平穩(wěn)序列一定不是白噪聲序列)。隨后對(duì)原始序列進(jìn)行一階差分,并進(jìn)行平穩(wěn)性和白噪聲檢驗(yàn)。差分序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果為:(-1.8445309295043555,0.3585879992575793,11,109,{'1%':-3.49181775886872,'5%':-2.8884437992971588,'10%':-2.5811201893779985},1836.326083902209)。結(jié)果顯示,一階差分之后的序列的時(shí)序圖在均值附近比較平穩(wěn)的波動(dòng),自相關(guān)圖有很強(qiáng)的短期相關(guān)性,但單位根檢驗(yàn)P值仍大于0.05,所以需要進(jìn)行二階差分,并進(jìn)行平穩(wěn)性和白噪聲檢驗(yàn)。二階差分序列的ADF檢驗(yàn) 結(jié) 果 為 :(-11.07500996728016,4.4551367163712387e-20,10,109,{'1%':-3.49181775886872,'5%':-2.8884437992971588,'10%':-2.5811201893779985},1821.9942829912886)。二階差分序列的白噪聲檢驗(yàn)結(jié)果為:(array([72.98238595]),array([1.30812087e-17]))。結(jié)果顯示,二階差分之后的序列的時(shí)序圖在均值附近比較平穩(wěn)的波動(dòng),自相關(guān)圖有很強(qiáng)的短期相關(guān)性,單位根檢驗(yàn)P值小于0.05,所以二階差分之后的序列是平穩(wěn)序列。輸出的P值遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.05,所以二階差分之后的序列是平穩(wěn)非白噪聲序列。

        下面對(duì)二階差分后的序列平穩(wěn)非白噪聲序列擬合ARIMA模型,二階差分后自相關(guān)圖顯示出截尾,偏自相關(guān)圖顯示出拖尾性,根據(jù)BIC遍歷p,q值,取BIC最小時(shí)對(duì)應(yīng)的p,q。此處選擇常用模型 ARIMA(7,2,0),ARIMA(0,2,1),ARIMA(7,2,1),ARIMA(8,2,0),取其中 BIC信息量達(dá)到最小的模型階數(shù),比較可得ARIMA(0,2,1)的三個(gè)BIC數(shù)據(jù)都相對(duì)較小,因此取p=0,q=1,對(duì)原始序列建立ARIMA(0,2,1)模型。模型檢驗(yàn),殘差為白噪聲序列,P值為:0.627016。

        依照上述方法,分別預(yù)測出我國2021年3月至2021年8月的鐵路貨運(yùn)量、公路貨運(yùn)量、水運(yùn)貨運(yùn)量和民航貨運(yùn)量,結(jié)果保留整數(shù)。如表1所示:

        圖1 一階差分之后序列的自相關(guān)圖

        圖1 二階差分之后序列的自相關(guān)圖

        圖2 一階差分之后序列的偏自相關(guān)圖

        圖2 二階差分之后序列的偏自相關(guān)圖

        表1 2021年3-8月各指標(biāo)貨運(yùn)量預(yù)測量(單位:萬噸)

        需要說明的是,利用模型向前預(yù)測的時(shí)期越長,預(yù)測誤差將會(huì)越大,這是時(shí)間序列預(yù)測的典型特點(diǎn)。

        三、中國貨運(yùn)量影響因素分析

        影響中國各指標(biāo)貨運(yùn)量的宏觀因素主要有基礎(chǔ)設(shè)施投資、國家政策、宏觀調(diào)控等,微觀的硬件因素為線路里程、路網(wǎng)密度、運(yùn)營管理模式等。以下為具體分析。

        1.基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)貨運(yùn)量的影響,基礎(chǔ)設(shè)施是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要保障,其中物流體系的建設(shè)是其他體系發(fā)展的前提。伴隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展,物流需求趨于多樣化,此時(shí)需要多樣化的物流方式滿足多樣化的物流需求。保障各種生產(chǎn)流通線路的暢通,需要水運(yùn)干線、鐵路干線、高等級(jí)公路干線等多種運(yùn)輸方式的交錯(cuò)連接與同步延伸;經(jīng)濟(jì)區(qū)域的溝通交流也離不開輻射八方的航空干線與航運(yùn)干線支持。因此建設(shè)高效快捷、適應(yīng)性強(qiáng)的物流網(wǎng)絡(luò)以支持經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求是非常必要的。2.國內(nèi)政策對(duì)貨運(yùn)量的影響,有經(jīng)濟(jì)學(xué)者說:“中國內(nèi)部最大的變量是政策變量、制度變量”,這表明政策對(duì)物流與貨運(yùn)量的發(fā)展變革產(chǎn)生了重大影響。2016年7月,由發(fā)改委、交通運(yùn)輸部、中鐵總聯(lián)合印發(fā)的《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》提出,到2020年,我國鐵路網(wǎng)規(guī)模達(dá)到15萬公里。2018年10月9日由國務(wù)院辦公廳推行的《推進(jìn)運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整三年行動(dòng)計(jì)劃(2018—2020年)》指出,到2020年,鐵路、水路承擔(dān)的大宗貨物運(yùn)輸量顯著提高,港口鐵路集疏運(yùn)量和集裝箱多式聯(lián)運(yùn)量大幅增長。2018年12月由發(fā)改委、交通運(yùn)輸部發(fā)布的《國家物流樞紐布局和建設(shè)規(guī)劃》提出到2020年布局建設(shè)30個(gè)左右國家物流樞紐;到2025年布局建設(shè)150個(gè)左右國家物流樞紐;到2035年基本形成與現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系相適應(yīng)的國家物流樞紐網(wǎng)絡(luò)。3.線路里程對(duì)貨運(yùn)量的影響,改革開放以來,我國在交通建設(shè)方面投入不斷增加,在里程對(duì)貨運(yùn)量的影響方面,從上述數(shù)據(jù)中不難發(fā)現(xiàn),我國在公路上的投入遠(yuǎn)大于鐵路方面的里程建設(shè),各年段公路里程的建設(shè)都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于鐵路的里程建設(shè)。從目前我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢來看,公路的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)基本處于飽和狀態(tài),而隨著“公轉(zhuǎn)鐵”政策的全面落實(shí),鐵路仍有很大發(fā)展空間。4.交通路網(wǎng)密度對(duì)貨運(yùn)量的影響。在道路面積及交通需求分布相同的前提下,增加路網(wǎng)密度會(huì)使得域內(nèi)路段交叉口數(shù)量增多,從而影響每個(gè)交叉口運(yùn)輸量及效率,使其交通需求率減低,提高每個(gè)路段每個(gè)車道的交通通行能力。但如果交叉路段過短,也會(huì)增加各交叉口處的相互干擾,有降低單位時(shí)間貨運(yùn)量的風(fēng)險(xiǎn)。因此提高路段路網(wǎng)密度相對(duì)于該路段的路網(wǎng)容量及貨運(yùn)量來說是一把雙刃劍。5.新冠疫情對(duì)貨運(yùn)量的影響。2020年中國各項(xiàng)運(yùn)輸量整體呈現(xiàn)V字型走勢,在疫情初期,中國民航貨郵運(yùn)輸量仍同比增長,但受疫情的初步影響,貨郵運(yùn)輸量增速有所減緩,預(yù)計(jì)個(gè)位數(shù)同比增幅;到了疫情高峰期,由于運(yùn)力大幅下降且產(chǎn)能嚴(yán)重不足,運(yùn)輸量同比大幅下降,預(yù)計(jì)降幅達(dá)到20%以上;當(dāng)進(jìn)入疫情衰退期,隨著復(fù)工、運(yùn)力恢復(fù)等利好因素出現(xiàn),運(yùn)輸量同比下滑收窄,預(yù)計(jì)降幅為10%左右;等疫情結(jié)束后,運(yùn)輸量持續(xù)同比增長,照樣體現(xiàn)出報(bào)復(fù)性反彈趨勢。由于國家對(duì)本次疫情處理更加迅速、更加透明,對(duì)比2003年的非典周期控制得更快,疫情高峰期和衰退期持續(xù)的時(shí)間更短。

        四、建議與展望

        國家應(yīng)重視交通道路的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),在經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要的前提下,適當(dāng)加強(qiáng)鐵路里程的建設(shè),同時(shí)對(duì)舊的鐵路加強(qiáng)完善和保護(hù),提高鐵路運(yùn)輸?shù)乃俣龋瑥亩岣哓涍\(yùn)量與效率。在目前公路修建基本完成且處于輕度飽和的狀態(tài)下,國家可以通過改進(jìn)完善破舊或在建中的公路,保障公路的質(zhì)量與運(yùn)輸?shù)耐〞?,提高貨運(yùn)的頻次和車次,進(jìn)而增加貨運(yùn)量,同時(shí)調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、增加鐵路貨運(yùn)量,促進(jìn)國家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)中向好發(fā)展。建設(shè)交通強(qiáng)國是黨的十九大作出的重大戰(zhàn)略決策。黨的十八大以來,習(xí)近平總書記深刻把握新時(shí)代我國發(fā)展的階段性特征,對(duì)交通事業(yè)發(fā)展作出一系列重要論述,提出了建設(shè)交通強(qiáng)國的時(shí)代課題。目前,建設(shè)交通強(qiáng)國各項(xiàng)工作正在有序推進(jìn)。交通運(yùn)輸部正在編制《國家綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃綱要(2021—2050年)》與《“十四五”綜合交通發(fā)展規(guī)劃》,積極做好試點(diǎn)城市的建設(shè)。在“十三五”取得成績的基礎(chǔ)上,瞄準(zhǔn)2021到2025年,力爭用三到五年的時(shí)間推動(dòng)綜合交通高質(zhì)量發(fā)展。隨著全球疫情發(fā)展,我國應(yīng)對(duì)疫情逐漸從阻擊戰(zhàn)逐步轉(zhuǎn)向防御戰(zhàn)、持久戰(zhàn),但長期向好的態(tài)勢沒有變。多難興邦,我們的國家一定會(huì)從這次疫情里吸取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),提升治理能力。

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