基于灰色关联度的铁路货运量关键影响因子选取方法研究.pdfVIP

在铁路货运市场营销决策过程中，货运量通常是 关联度差异，进而较为准确地从众多影响因子 中筛选 一 个重要的影响因素。许多决策模型都是在对铁路货 出影响货运量的关键因子 。 运量变化进行研究的基础上进行构建，而经济形势的 1．2 铁路货运量影响因子的选取 变化、铁路货运市场的变动及物流环境的变化等，都 目标特征序列为铁路货运量数据，影响因子序列 会影响铁路货运量的变化。从宏观层面看，国民生产 从宏观经济、铁路货运市场供需、物流环境 3个方面 总值 (GDP)变化 (包括第一、第二产业产值的变化)与 中选取具有代表性的、可量化的指标作为研究对象。 铁路货运量密切相关；从微观层面看，铁路总运量 由 经过筛选，初步确定货运量影响因子 0如图1所示。 铁路货运市场中各品类运量组成；从整个物 流环境分析，与铁路运输形成竞争关系的其 他运输行业运量也影响着铁路货运量 ¨]。因 此，铁路货运量的分析研究 ，首先应从众多 影响因子中筛选出与铁路货运量变化有着较 高关联度的因子，通过对关键因子的研究来 确定铁路货运量的变化规律 ；通过减少影响 因子的维度降低研究复杂度 c2】。为此，利用 图1 铁路货运量影响因子 灰色关联度模型分析铁路货运量与影响因子 之间的关联关系，找出影响铁路货运量变化的核心影 历史数据表明，铁路货运量主要集中在大宗物资 响因素[3]口 的运输，因而抓住大宗物资运输的核心品类，就可以 摸清铁路货运的市场情况 ]。从物流环境变化角度来 1 铁路簧运量影响因子的灰色关联度分析 看，影响铁路货运量变化的一个重要方面，就是其他 1．1 问题描述 运输行业的发展状况，因而有必要将与铁路运输有竞 灰色关联度分析是利用灰色关联度模型，对特征 争关系的其他运输方式货运量作为研究因子，通过将 序列和影响因子序列进行关联性分析，得到特征序列 铁路货运量与公路、水运、航空运输的关联度进行对 与影响因子之间的关联度；通过关联度比较，得出特 比，得到铁路货运量与其他运输行业竞争的关系。由 征序列与各项影响因子间的关系。在铁路货运量关键 于我国电子商务行业发展迅速 ，快递业务急剧上升， 影响因子的选取过程中，铁路货运量历史数据即为模 因而将 电商物流作为影响铁路货运量的一个因子 。 型中的特征序列，其他影响因素的历史数据即为影响 2 铁路货运■关键影响因子选取过程 因子序列，由目标特征序列和影响因子序列构成的序 列空间为灰关联因子空间 J。 2．1 研究数据源的确定 在选取铁路货运量关键影响因子过程中，首先需 选取2005 2013年铁路货运量数据作为 目标特 要确定备选影响因子集 。经济变化、市场供需变化、 征序列，变量因子序列数据包括2()(】5 2013年宏观 物流行业竞争、国家政策变化等多方面因素都会影响 经济数据 ，以及公路、水运、航空货运量及国内快 铁路货运量的变化；由于备选影响因子集涉及范围较 递运输业务量。2005—2013年国家铁路货运量数据 广，需要初步选出其中的主要因素，然后使用主要因 如表 1所示 。宏观经济数据如表 2所示，其中包括 素构建成新的因子集进行分析。在这个过程中，众多 2005--20l3年 GDP、第一产业增加值和第二产业增 因子序列间在量纲和数量级上存在较大差异。通过灰 加值 ；考虑到第三产业对铁路货运量的影响很小，因 色关联分析过程中的数据无量纲化处理 ，可以降低各 而没有将其列为研究对象。20l5～2013年公路、水 影响因子与铁路货运量之间由于数值单位不同造成的 运、航空货运量及国内快递运输业务量如表3所示。 圈 表1 2005--2013年国家铁路货运量数据 2．2 灰色关联度计算