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      基于灰熵法的西南地區(qū)公路貨運量影響因素研究

      2023-07-10 09:43:12浦學(xué)明
      中國市場 2023年16期
      關(guān)鍵詞:西南地區(qū)

      浦學(xué)明

      摘?要:目前各地公路運輸系統(tǒng)發(fā)展具有明顯的差異,而西藏與云南作為邊境地區(qū),重慶市、貴州省和四川省作為連接西藏和云南的內(nèi)陸地區(qū),具有重要作用,因此,分析西南五個省市區(qū)的公路貨運量影響因素顯得尤為重要。文章將灰色關(guān)聯(lián)度和熵權(quán)法結(jié)合起來,探究西南地區(qū)不同省市區(qū)公路貨運影響因素的差異性。通過熵權(quán)灰色關(guān)聯(lián)分析法對公路貨運量產(chǎn)生影響的因素進行整體分析,按照其對公路貨運量的影響程度大小進行有效排序,掌握西南地區(qū)公路運輸發(fā)展特征,為政府部門制定相關(guān)政策提供有效參考。

      關(guān)鍵詞:西南地區(qū);公路貨運量;灰熵法

      中圖分類號:U4-9文獻標識碼:A?文章編號:1005-6432(2023)16-0180-04

      DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2023.16.180

      1?引言

      在我國的七大地理劃分中,西南地區(qū)包括四川省、重慶市、貴州省、云南省和西藏自治區(qū)五個省市區(qū)[1]。西南地區(qū)具有獨特的地理區(qū)位特征,隨著公路交通樞紐和物流貨運設(shè)施的加快建設(shè),西南地區(qū)的物流業(yè)正在全方位地發(fā)展,公路貨運水平不斷提升。根據(jù)相關(guān)研究,中國公路貨運量平均占比76%,在眾多運輸方式中,公路運輸占據(jù)著至關(guān)重要的地位[2]。公路貨運量是反映貨物運輸需求的一個非常重要的指標,因此為了合理規(guī)劃西南地區(qū)公路運輸基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),使得公路貨物運輸供給需求保持平衡,需要對影響西南地區(qū)的公路貨運因素進行分析研究。

      目前國內(nèi)外學(xué)者對貨運量的研究主要集中在預(yù)測模型[3-7]以及影響因素[8-10]的研究。公路貨運量受到多種因素影響,其中:劉昱崗、周本鈺[3]運用灰色關(guān)聯(lián)分析影響因素與公路貨運量和貨運周轉(zhuǎn)量的關(guān)聯(lián)度,進而進行預(yù)測;崔淑華等[4]利用主成分分析的方法研究了公路貨運影響因素,提取了影響貨運量的10個因素,為宏觀調(diào)控提供科學(xué)依據(jù);張永杰[6]運用灰色系統(tǒng)模型和殘差修正能克服原始數(shù)據(jù)離散型的優(yōu)點,更加準確地對山東省道路貨運量與貨運周轉(zhuǎn)量進行預(yù)測;趙懷鑫等[8]運用灰熵法分別分析了經(jīng)濟宏觀因素與公路貨運量、經(jīng)濟宏觀因素和貨物周轉(zhuǎn)量之間的影響關(guān)系。

      基于以上研究,西南地區(qū)五個省市區(qū)貨運量的影響因素以及各因素的影響程度不同,并且關(guān)于西南五個省市區(qū)的貨運量的影響因素關(guān)聯(lián)性分析并不是很多,因此文章將灰色關(guān)聯(lián)法與熵權(quán)法結(jié)合起來對西南地區(qū)公路貨運量與各影響因素之間的關(guān)聯(lián)性進行研究,準確把握影響西南地區(qū)公路貨運量的影響因素的影響程度,為政府制定發(fā)展機制提供科學(xué)依據(jù)。

      2?貨運量的影響因素研究

      關(guān)于公路貨運量的影響因素指標體系的建立,遵守系統(tǒng)學(xué)、動態(tài)性、科學(xué)性和綜合性原則。文章在諸多學(xué)者[2,3,6,8-11]研究的基礎(chǔ)上,將影響因素分為宏觀經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口環(huán)境、市場供需4個一級影響因素指標,14個二級影響因素指標,見表1。

      3?研究方法

      在進行灰色關(guān)聯(lián)分析的時候,傳統(tǒng)的層次分析法和專家調(diào)查法等賦權(quán)方法具有一定的主觀性。熵權(quán)法是客觀賦權(quán)法的一種,根據(jù)數(shù)據(jù)所反映信息的大小賦予權(quán)重,克服了多指標評價中權(quán)重確定的主觀性。因此文章將灰色關(guān)聯(lián)法與熵權(quán)法結(jié)合起來分析西南地區(qū)貨運量的影響因素。

      3.1?灰色關(guān)聯(lián)度分析

      灰色關(guān)聯(lián)理論是鄧聚龍教授在1984年提出[14],灰色關(guān)聯(lián)度用于表述事物多個因素之間的不確定性關(guān)系,通過灰色關(guān)聯(lián)度可量化分析出事物之間相似程度的大小。

      灰色關(guān)聯(lián)度具體計算步驟:①特征數(shù)列、因素數(shù)列的確定,特征數(shù)列為公路貨運量,因素數(shù)列為影響各因素數(shù)據(jù);②無量綱化處理,因為測量單位不同,因此采用均值化方法進行消除量綱處理;③計算關(guān)聯(lián)系數(shù)ξij。

      ξij=

      mini[minj(Zj-Xij)]+ρmaxi[maxj(Zj-Xij)]Zj-Xij+ρmaxi[maxj(Zj-Xij)](1)

      式中,ρ為分辨系數(shù),ρ∈(0,1),通常ρ=?0.5。

      3.2?熵權(quán)法

      熵權(quán)法主要是通過信息熵理論計算各指標的熵值,根據(jù)信息熵確定指標差異性的大小,進而得到指標權(quán)重的一種客觀賦權(quán)法。

      熵權(quán)法具體計算步驟如下:

      (1)數(shù)據(jù)標準化:對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理,將不同量綱的指標同量綱化,正向指標計算公式為:

      Yij=Xij-minj(Xij)maxj(Xij)-minj(Xij)(2)

      (2)計算因素指標比重Pij:第i個因素指標在第j個時間節(jié)點中占的比重可表示為:

      Pij=Yij∑ni=1Yij(3)

      (3)計算第j個時間節(jié)點的信息熵Ej:第j個時間節(jié)點的信息熵可表示為:

      Ej=-k∑ni=1Pijln(Pij)(4)

      其中k=1ln(n)>0,0≤Ej≤1

      (4)計算第j個時間節(jié)點的指標差異系數(shù)gi:

      gi=1-Ej(5)

      (5)確定權(quán)重:由式(4)、式(5)可計算其權(quán)重Wj:

      Wj=gjk-∑kj=1Ej(6)

      3.3?熵權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度計算

      確定熵權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度,依次求出不同影響因素與公路貨運量之間的關(guān)聯(lián)度β′i。

      β′i=∑kjξijWj(7)

      4?計算結(jié)果分析

      4.1?數(shù)據(jù)來源

      以西南五個省市區(qū)為研究區(qū)域,公路貨運量、貨物周轉(zhuǎn)量以及各影響因素數(shù)據(jù)來源于2009—2019年《中國統(tǒng)計年鑒》以及西南地區(qū)各省市統(tǒng)計年鑒。

      4.2?云南省公路貨運量與貨物周轉(zhuǎn)量影響因素關(guān)聯(lián)度分析

      根據(jù)熵權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度算法,分析云南省公路貨運量與其影響因素、公路貨物周轉(zhuǎn)量與其影響因素的聯(lián)系,結(jié)果如圖1所示。

      圖1?云南省公路貨運量與貨物周轉(zhuǎn)量關(guān)聯(lián)度對比

      如圖1所示,云南省財政收入與公路貨運量的關(guān)聯(lián)度最大,為0.9553;排第二的是第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值,為0.9514;排第三的是進出口總額,為0.9485,云南省作為輻射東南亞的邊境地區(qū),進出口貿(mào)易相比其他地區(qū)占比高,這也成為影響云南省貨運量的重要因素。與公路貨運量關(guān)聯(lián)度排名前五的因素中宏觀經(jīng)濟因素占4個,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素占1個??梢姡颇鲜『暧^經(jīng)濟對貨運量的影響比較大,云南省作為邊境地區(qū),經(jīng)濟在不斷發(fā)展,會帶來貨運量的增加,因此交通部門需要制定合理決策。

      對云南省公路貨物周轉(zhuǎn)量與影響因素之間的排序:關(guān)聯(lián)度排前三的是第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、地區(qū)生產(chǎn)總值和工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)總值,其中第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與貨物周轉(zhuǎn)量關(guān)聯(lián)度最大。與公路貨物周轉(zhuǎn)量關(guān)聯(lián)度排名前五的因素中宏觀經(jīng)濟因素占4個,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素占1個。可見,云南省貨物周轉(zhuǎn)量的主要影響因素與貨運量相同,均為宏觀經(jīng)濟因素占主要因素。

      根據(jù)圖1得,公路貨運量與各影響因素的關(guān)聯(lián)度和公路貨物周轉(zhuǎn)量與各影響因素的關(guān)聯(lián)度具有相似性,這是因為貨運量與貨物周轉(zhuǎn)量之間存在相關(guān)性[8]。

      4.3?重慶市公路貨運量影響因素關(guān)聯(lián)度分析

      重慶市公路貨運量影響因素關(guān)聯(lián)度大小的指標排序如圖2所示。可以看出,重慶市貨車擁有量與公路貨運量的關(guān)聯(lián)度最大,為0.7920;其次是公路里程,關(guān)聯(lián)度為0.7729;第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與貨運量的關(guān)聯(lián)度排第三,為0.7543。關(guān)聯(lián)度排名前五的因素中市場供需關(guān)系因素占3個,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素占2個。貨車擁有量和公路里程因素對重慶市的公路貨運量的影響較大,因此交通部門需要重視貨車擁有量和公路里程對公路貨運量的影響,適當提高貨車數(shù)量和公路里程會促進重慶市公路貨運發(fā)展。

      圖2?重慶市公路貨運量關(guān)聯(lián)度指標排序

      4.4?四川省公路貨運量影響因素關(guān)聯(lián)度分析

      四川省影響因素關(guān)聯(lián)度指標如圖3所示。與公路貨運量關(guān)聯(lián)度排名前三的為貨車擁有量、公路里程和第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值,關(guān)聯(lián)度分別為0.9161、0.7920、0.7759。關(guān)聯(lián)度排名前五的因素分別為:貨車擁有量、公路里程、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值;在關(guān)聯(lián)度排名前五的因素中,市場供需關(guān)系因素占3個,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素占2個。可見,四川省與公路貨運量關(guān)聯(lián)度排名前三的因素與重慶市相同。貨車擁有量和公路里程是影響四川省公路貨運量的主要因素,因此,適當?shù)靥岣哓涇嚁?shù)量和公路里程會促進四川省公路貨運發(fā)展。

      圖3?四川省公路貨運量關(guān)聯(lián)度指標排序

      4.5?貴州省公路貨運量影響因素關(guān)聯(lián)度分析

      貴州省影響因素指標見圖4,由圖4可知:貴州省第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與公路貨運量的關(guān)聯(lián)度最大,為0.9695;地區(qū)生產(chǎn)總值次之,為0.9536;第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值排第三,為0.9525。關(guān)聯(lián)度排名前五的因素中宏觀經(jīng)濟因素占2個,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素占2個,市場供需關(guān)系因素占1個。在貴州省的公路貨運量影響因素中,第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、地區(qū)生產(chǎn)總值和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與公路貨運量關(guān)聯(lián)度較大,因此貴州省相關(guān)部門在制定相關(guān)政策時,應(yīng)充分考慮這些主要因素。

      圖4?貴州省公路貨運量影響因素關(guān)聯(lián)度指標排序

      4.6?西藏自治區(qū)公路貨運量影響因素關(guān)聯(lián)度分析

      對西藏自治區(qū)公路貨運量與影響因素之間的排序,見圖5。可以看出:西藏貨車擁有量與公路貨運量的關(guān)聯(lián)度最大,為0.9532,因此適當?shù)卦黾迂涇嚁?shù)量能夠促進西藏自治區(qū)的公路貨運量增長;關(guān)聯(lián)度排第二的是第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值,為0.9106,西藏作為世界旅游目的地,第三產(chǎn)業(yè)的比重不斷增加,使得第三產(chǎn)業(yè)對西藏自治區(qū)公路貨運量的關(guān)聯(lián)度不斷提升;排第三的是農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值,為0.8977,西藏由于受到地理位置的影響,其經(jīng)濟來源主要以農(nóng)業(yè)為主,主要側(cè)重于傳統(tǒng)的畜牧業(yè)。與公路貨運量關(guān)聯(lián)度排名前五的因素中宏觀經(jīng)濟因素占1個,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素占2個,市場供需因素占2個。

      4.7?西南五省市區(qū)關(guān)聯(lián)度差異分析

      圖6反映了西南地區(qū)五個省市區(qū)公路貨運量一級指標影響因素的平均關(guān)聯(lián)度,不同區(qū)域影響因素具有明顯的差別。重慶市與公路貨運量關(guān)聯(lián)度較大的是市場供需和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素;四川省的關(guān)聯(lián)度值類型與重慶市相同,但是四川省市場供需因素與公路貨運量的關(guān)聯(lián)度值大于重慶市。貴州省和云南省的公路貨運量一級影響因素較為相似,人口環(huán)境因素均為關(guān)聯(lián)度最低的一級影響因素。云南省較為特殊,宏觀經(jīng)濟因素與公路貨運量的關(guān)聯(lián)度最高,這是因為云南省輻射周邊東南亞地區(qū),與緬甸、泰國、老撾和越南接壤,與周邊東南亞國家的貿(mào)易促進了云南省的宏觀經(jīng)濟發(fā)展。

      5?結(jié)論

      (1)西南五省市區(qū)公路貨運發(fā)展影響因素區(qū)別比較明顯:在不同區(qū)域和不同發(fā)展階段,經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)、人口和市場供需等因素對貨運發(fā)展所發(fā)揮的作用有所區(qū)別。

      (2)從關(guān)聯(lián)度結(jié)果來看,重慶市和四川省公路貨運量影響因素關(guān)聯(lián)度值類型相似,并且與公路貨運量關(guān)聯(lián)度排名前三的因素均為貨車擁有量、公路里程和第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值。云南省與貴州省的貨運量影響因素關(guān)聯(lián)度值類型相似,均是一級影響因素,人口環(huán)境對公路貨運量的關(guān)聯(lián)度最小。

      (3)經(jīng)濟因素反映了一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的高低,區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展得越好,貨運量也就越高,貴州省、云南省和西藏自治區(qū)的經(jīng)濟影響因素與貨運發(fā)展呈現(xiàn)正向的線性相關(guān);四川省和重慶市經(jīng)濟發(fā)展水平相比其他三個地區(qū)較好,宏觀經(jīng)濟與公路貨運量的關(guān)聯(lián)程度相比其他三個省自治區(qū)較低,所以隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高,宏觀經(jīng)濟影響因素關(guān)聯(lián)度隨之下降,意味著經(jīng)濟因素對貨運發(fā)展的拉動力下降。

      參考文獻:

      [1]程藝,劉慧,宋濤,等.中國西南地區(qū)對外經(jīng)濟發(fā)展的時空格局及驅(qū)動因素[J].世界地理研究,2018,27(4):77-89.

      [2]席少龍.基于PCA-AFSA-SVM的河南省公路貨運量預(yù)測研究[D].深圳:深圳大學(xué),2019.

      [3]劉昱崗,周本鈺.公路貨運需求灰色-組合預(yù)測方法研究[J].公路工程,2013,38(1):111-115.

      [4]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):67-69.

      [5]陳實.貨運量預(yù)測方法及應(yīng)用研究[D].武漢:武漢理工大學(xué),2008.

      [6]張永杰.灰色系統(tǒng)理論在道路貨運量、貨運周轉(zhuǎn)量預(yù)測中的應(yīng)用[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息,2003(1):75-79.

      [7]趙建有,周孫鋒,崔曉娟,等.基于模糊線性回歸模型的公路貨運量預(yù)測方法[J].交通運輸工程學(xué)報,2012,12(3):80-85.

      [8]趙懷鑫,孫星星,徐倩倩,等.基于灰熵法的公路貨運量和貨物周轉(zhuǎn)量關(guān)聯(lián)因素分析[J].交通運輸工程學(xué)報,2018,18(4):160-170.

      [9]桂海霞,趙邦磊,李慧宗,等.地域差異下貨運量與貨物周轉(zhuǎn)量影響因素分析[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2020,36(6):737-744.

      [10]張岄.鐵路貨運量預(yù)測及影響因素研究[D].北京:北京交通大學(xué),2016.

      [11]安永娥.基于Rough?Set與灰色理論的公路貨運量預(yù)測研究[D].蘭州:蘭州交通大學(xué),2017.

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