空铁联运背景下主要城市间快递量预测
张发东1,2，谢荣惠1,2，张文畅1,2，王铭飞1,3
（1.西南交通大学 交通运输与物流学院，四川 成都 611756；2.西南交通大学 综合交通大数据应用技术国家工程实验室，四川 成都 611756；3.中国中铁工程设计咨询集团有限公司，北京 100055）
[摘 要] 针对空铁联运背景下我国28个主要城市间各运输方式的快递量分担问题，基于Logit模型进行了分担率预测，得出城市OD对间空铁联运分担的比例。然后，通过主成分分析法建立全国主要城市快递业务发展综合评价模型，得到各个城市快递业务实力综合评分，同时构建各个城市OD对间快递业务吸引强度引力模型，得到主要城市OD对间的吸引强度。在此基础上，利用BP神经网络模型预测各个主要城市2020年的异城快递量，根据各城市OD对间空铁联运方式分担率以及快递吸引强度，最终得到全国28个主要城市OD对间空铁联运货运方式快递业务量，为我国未来空铁多式联运枢纽网络规划提供理论支持和数据支撑。
[关键词] 空铁联运；Logit模型；主成分分析；引力模型；BP神经网络；快递量预测
1 引言
随着电子商务的发展和快递业务需求的快速增长，快递企业面临着挑战，因此，创新货运运输方式，有效整合各种运输方式的优势显得尤为重要，例如中铁快运已经推出“高铁快运”新产品对高铁运力进行合理利用。而能同时综合高铁与航空的优势，实现高铁与航空运输资源合理配置的空铁联运方式在我国也开始起步。空铁联运是指航空运输与铁路运输相互结合、相互协作的联合运输方式，通过高速铁路与航空线路的有效衔接，构建空铁联运复合运输网络，将二者优势互补，实现运输资源的合理配置。目前国内针对高铁货运的研究刚处于起步阶段，关于货物空铁联运的研究较少，部分学者从空铁联运的可行性方面进行了研究。宋超[1]从空铁竞合现状、航空枢纽发展趋势以及国家综合交通运输体系建设三个方面论证了我国空铁联运发展的必然性，提出推进空铁联运的快速发展对铁路航空互补双赢、国民经济快速发展都有重要意义；张晓光[2]对当前国内外空铁联运发展现状进行了详细的对比分析，提出发展空铁联运将是我国综合交通运输体系建设的重要组成部分与发展方向；杨宗儒[3]结合实地调查、中外研究经验和数据分析方法对京津冀地区空铁联运的潜力进行评价，得出空铁联运产品具有很大的开发潜力，并且能够建立高铁与民航的综合运输网络。针对货运背景下的空铁联运问题，魏艳波[4]以郑州新郑机场为例，介绍了空铁联运背景下我国大型枢纽机场货运空铁联运方案以及进出港货物作业方案；郁敏[5]针对空铁联运托运行李处理模式进行了研究，提出了空铁联运模式下行李处理的可行方案，为实现货物空铁联运提供了一定参考。
“对于个性化的需求，并不是中国市场的一个趋势，而是社会发展的一个趋势——当人越来越重视自我的时候，他的需求就是个性化。数字印刷技术最大的优势就是个性化、小批量。可以预料到，市场对于数字印刷具有相当大的需求，但让人痛苦的是，这个需求还没有完全对接好。这或许也有我们深层次的教育原因，即“求同不存异”。但不管这种需求怎么被压抑，现今的趋势在此，所以个性化的需求可能会在未来的某个时间段开始爆发。”
想要进行空铁联运网络的合理布局，需要对各个城市分布的网络结构进行规划，确定枢纽城市和节点城市，而各个城市对间空铁联运的快递业务量可以作为一个主要确定标准，故首先需要进行预测把握。目前，关于快递量预测的研究已较为成熟，但基本不存在任何关于全国主要城市甚至省份间快递量甚至货运量的统计，只能结合相关数据进行科学合理的预测。本文将对全国主要城市OD 对间的空铁联运快递量进行预测，主要思路为基于Logit 模型进行空铁联运方式分担率预测；依据快递量与城市国民经济水平、货物运输量、社会消费品零售总额等在官方统计年鉴中均存在的主要国民经济指标进行主成分分析，确定各主要城市的快递业务综合评分；进而利用引力模型，确定各个城市间快递吸引强度；最后利用BP 神经网络模型对各个城市的快递业务量以及异地快递业务量进行预测，最终确定各个城市OD对间空铁联运快递业务量。具体如图1所示。
按照总线技术标准来进行组件技术，灵活配置组件与组件之间的通信关系。组件技术的自动化能够有效扩展传统控制自动化设备的思路，从而使其实现生产过程中对多设备及多进程的相应控制。这种控制模式是一种横向集成，工作过程无需编程。而通过自动化控制系统结构所进行的自动化控制的路由，能够控制自动化现场数据交互和总线，提升自动化系统传递速度，并将采集产生的相应信号传输至管理节点，亦可将管理层指令借助网络传输到自动化现场。这种控制方式属于垂直(纵向)集成，能够建立管理信息的传递需求模式，实现管控一体化。
图1 预测流程图
总体而言，目前针对空铁联运的研究文献较少，且主要集中在旅客运输领域，此外鲜有学者对OD对间的货运量预测问题进行深入研究。因此，本文在考虑空铁联运背景下，对全国28个主要城市OD对间快递运量进行预测，不仅能为将来我国空铁多式联运枢纽网络规划研究提供数据支持，还能对空铁联运运输相关产业布局、全国货运结构优化提供理论支撑，具有重要研究意义和理论价值。
3)当1/π>Fr>1/(2π)时(这时层结稳定度有所加强),该大气波动不仅出现在地形附近,还出现在地形的下风方,其波长与地形的水平尺度无关,该波长仅取决于背景场,且波动向上仍有所减弱。
2 运输方式分担率预测
在进行城市OD对间货运分担率预测之前，先做以下假设：
同时本文对复杂圆弧点云进行了拟合。取直径为38 mm，直径偏差范围为0～0.5 mm的半段圆弧工件进行实验，如图3(a)所示为半段圆弧工件边缘外轮廓点云图，共包含98个边缘轮廓点。复杂圆弧点云中，噪声点较多且存在误差较大的点，同时点云并没有覆盖整个圆弧。如图3(b)所示为半段圆弧工件边缘外轮廓空间圆弧拟合图像。利用本文拟合优化法，对上述点云进行8次拟合，平均迭代数为3 026 次，拟合结果如表2所示。
主成分分析法能够在引进多方面变量的同时，将多个复杂的因素通过降维的方式归结为几个主成分，其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复，因此本文选取主成分分析法来进行全国主要城市快递业务实力综合评价。
（2）通常情况下，高铁—航空联运一般是将高铁运输作为航空运输的支线运输看待，即高铁货运是对航空货运的线路补充，而不是竞争对手。
再将其代入Logit模型公式：
基于以上三点，本文将空铁联运与航空运输、高铁货运合并考虑，将其统称为空铁联运。故只需要对空铁联运与公路运输进行货运分担预测。
本文采用Logit 模型进行运输方式货运分担预测。运用Logit模型的关键在于确定特征函数的线性方程，特征函数可以通过大样本的问卷统计确定，通过实际样本数据进行线性回归得出，而大样本的调查研究耗费巨大，小样本的调研又将大大降低回归后参数的可靠性。鉴于此，本文基于货主对产品运输的可能满意度，尝试运用运输产品效用值函数改进特征函数，将其转化为多元线性求解过程[6]。
运用乘法规则与加法规则，得出两种运输方式的产品效用值计算公式如下：
行政公益诉讼回顾与展望—基于“一决定三解释”及试点期间相关案例和《行政诉讼法》修正案的分析…黄学贤（41）
空铁联运运输产品效用值=安全指标×（运价效用+时效性）×（起始点城市GDP+送达城市GDP）
公路运输产品效用值=安全指标×（运价效用+时效性）×（起始点城市GDP+送达城市GDP）×0.9
其中，效用值函数的各项基础性指标取值根据调研和相关文献可得。
（3）允许任意城市间直接运输的情况，即允许非枢纽城市间通过高铁或航空运输直接连接。
1.2.2.1 药物自我管理技能训练:每周1次，每次40 min。以有关精神药物有关知识讲座为主，为患者讲解抗精神病药物治疗作用及常见的不良反应，启发患者讨论，由患者依次结合自己谈服药前与服药后病态体验的变化，让其认识药物在治疗中的重要作用，与患者一起讨论服药后有哪些不良反应，自己是如何对待、克服的;分3个阶段训练患者正确管理自己药物。
根据式（1）、（2）计算可得城市OD对间空铁联运方式的货运分担率。
综合上述策略可见，茅盾在中国所提倡的新浪漫主义与西欧正宗的新浪漫主义是有着本质区别的，它的终极目标并不是指向现代主义，而是指向现实主义，是为了更好的反映现实，更好的表达为人生的文学。他所提倡的新浪漫主义更加温和中庸一些，需要主观抒情的效果，也要注重理性的观察，它的存在是为了更好的指导人生，是十分功利性的一个存在。茅盾等人这种强行“中国化”的改观，我们将它称之为“具有中国特色的新浪漫主义”在中国的短暂存在。
3 全国主要城市快递业务实力综合评价
（1）为简化工作量，运输距离取两点间的直线运输距离。
全国主要城市快递综合评分步骤如下：
同时，利用SPSS软件得出各成分因子指标系数，见表3。
（1）确定各个城市关于各主成分得分：
其中，Fiα 表示城市i 的主成分α 的得分；λi 表示城市i 的评价指标矩阵；Qα 表示第α 个主成分，Qα =（q 1，q 2，…，qn ）表示第α 个主成分的因子载荷。
由表2可知，前两个成分因素的起始特征值均大于1且累加贡献率为91.912%，大于85%，即前两个指标能够解释原始8 个指标维度的91.912%，因此，选取前两个指标代替原有8个指标具有充分的合理性。
其中：Si 表示城市i 的快递业务实力综合得分；ηα 表示主成分 α 的方差贡献率；Fiα 表示城市 i 的主成分α的得分。
对全国28 个主要城市，统计与快递业相关的主要经济指标，作为快递业综合评分指标。其中包括地区国民生产总值X 1（亿元）、城市快递业务量X 2（万件）、服务业增加值X 3（亿元）、常住人口X 4（万人）、城市货运总量X 5（万t）、社会消费品零售总额X 6（亿元）、居民人均可支配收入X 7（元）、城镇居民人均可支配收入X 8（元），统计原始数据见表1。
表1 全国主要城市快递业务综合评分评价指标
利用SPSS 软件进行降维操作，输出主成分分析结果见表2。
表2 变异数统计
（2）计算各个主要城市快递业务实力综合得分：
人是第一生产力，在房屋建筑工程施工的过程中，人发挥着不可替代的作用，主要表现在不论是施工的过程还是管理的过程，人都在直接或者间接的参加，从而建筑企业就需要具备足够专业能力的人，这样才能够进行正确的决策和组织领导。而现在，部分企业都缺乏专业的成本管理人才，所以经济管理工作也就进行的敷衍了事。
表3 因子评分系数矩阵
根据式（3）得出主成分因子1、主成分因子2 得分，根据式（4）得出各个城市快递业务综合实力得分。各城市快递业务综合评分结果见表4。
表4 城市快递业务综合评分结果
4 各个城市间快递吸引强度分析
其中，gij 表示城市i 与城市j 之间的快递业务联系程度值；Si 与Sj 分别表示城市i 与城市j 的快递业务能力综合得分值；RTij 表示交通阻抗，取城市i 与城市j 之间的距离。
应用于交通物流领域的引力模型的原理是任意两个OD 对间货运量与出发地的货物发生能力和到达区的货物吸引能力成正比，与两区间的行程时间(或费用、距离等)成反比。根据引力模型公式，本文以第3 节计算得出的各个城市快递业务实力综合评分作为出行发生量与到达吸引量，以两城市的直线距离作为交通阻抗，构建引力模型：
各城市OD 对间的快递吸引强度值计算公式如下：
其中，Gij 表示城市j 对于城市i 的快递吸引强度；gij 表示两城市间的快递联系程度值。同理，城市i 对城市j 的快递吸引强度值计算公式如下：
根据式（6）、式（7），计算得全国各主要城市OD对间快递吸引强度，主要城市OD对间的结果见表5。
资本运营经由资本自身的技巧性运作与科学性运动实现价值的增值以及效益增长的经营模式，具体来讲也就是企业已有的有形资产与无形资产，经由裂变与重组等实现优化配置，发挥出更大的价值，促使企业能够获取到更大的经营效益。资本运营的内涵包括以下几个方面：第一，资本运营的主体具有多元特征，包括了资本所有者、委托者或是经营者；第二，无论是何种资本形态均需要投入到特定的经营领域中或是多个板块中经营，只有如此才能够发挥出资本的价值；第三，资本运营也可以称之为是资本运作对促进经济发展具有着重要意义。
表5 主要城市OD对间快递吸引强度
5 城市间快递量预测
5.1 主要城市异城快递量预测
传统的预测方法包括指数平滑法、趋势预测法、灰色预测模型等，通常仅依据数据的变化趋势做出预测，而BP 神经网络具有实现复杂非映射的功能，而且能够进行自主学习从而实现误差的缩小，非常适用于由多因素共同作用下的指标预算。
（三）数学教学化对教师的要求。为了能够更好的提高教学效果，促使学生在数学这门课程中获得更大的发展。作为初中数学教师，则在数学生活化教学上，首先就要注重自身的教学观念，结合生活实际，将教学内容与学生生活进行有效结合，只有这样才能够更好的改变过去教学方式所带来的弊端。之后，教师还要根据具体的教学内容，设计出相应的教学情境。另外，教师还要注重自身素质的提升。众所周知，教师在素质上的高低会对课堂教学质量和教学效果产生直接影响。因而在初中数学生活化教学中，需要教师具备高素质。在这其中，数学教师所具有的人文素质还极大的保障数学教学的生活化。
快递业作为服务型产业，快递业务量与一个地区的国民经济水平、社会消费品零售总额、人口、货运量等地区国民经济指标具有很大的相关性，在运用BP神经网络进行数据预测时，考虑到以上数据采集的便利性与准确性，本文选取2012-2017年间地区国民生产总值、社会消费品零售总额、货运量三项在地区年鉴中都存在且统计口径基本一致的指标作为输入变量，以地区快递业务量作为输出变量，展开BP神经网络预测。
利用训练好的网络进行预测时，需提供预测年份2020年地区国民生产总值、社会消费品零售总额以及货运量数据。确定方法如下：2017年11月6日《人民日报》撰文预计到2020年我国国内生产总值可达17万亿美元，约为110.6万亿元；《物流业发展中长期规划（2014-2020年）》中估计2020年我国社会物流总额将达到300 万亿元；商务部等10 部门联合发布了《国内贸易流通“十三五”发展规划》，规划提出我国2020年社会消费品零售总额的目标为48万亿元；根据以上两条国家宏观规划以及2016年各城市GDP、社会消费品零售总额在国家总量中的占比，确定2020年各城市GDP、社会消费品零售总额。货运量数据根据趋势预测法得出。
运用MATLAB 软件进行BP 神经网络预测编程操作，输入样本为10，隐含层取8，输出层取1，学习率取0.05，可接受目标误差取0.001。以北京市为例，预测结果见表6。
表6 北京市快递量预测结果 单位（万件）
从北京市预测结果可以看出，6年间的预测结果误差率均不超过10%，预测结果精度较高。同理，可得出其余27城市快递业务量，结果见表7。
表7 全国主要城市快递量预测结果 单位（万件）
5.2 主要城市异城空铁联运快递量预测
根据2014年全国快递业务量结构，本文取72.3%作为各城市快递业务量中异地业务占比[7]，并参考快递件的平均重量为3kg，根据5.1 预测结果可得出各城市快递量（单位：t）。
根据第2 节得出的空铁联运货运分担率与第4节得出的各个城市OD对间吸引强度值，最终可以得到主要城市间空铁联运快递量。全国主要城市OD对间空铁联运快递量结果见表8。
表8 全国主要城市间空铁联运快递量预测结果单位（t）
6 结语
本文在空铁联运背景下，利用logit 模型对空铁联运货运方式分担率进行预测，同时根据BP神经网络预测得到各主要城市的快递业务量，进而利用主成分分析法得到各城市快递业务实力评分，借助引力模型得到各主要城市OD对间快递业务吸引强度，最后根据空铁联运分担率和快递业务吸引强度得到各主要城市OD 对间空铁联运快递量预测结果。预测结果表明，全国28个主要城市OD对间空铁联运的快递量呈现明显的轴辐式分布，即作为航空枢纽或者高铁枢纽的城市，其与周围城市的快递发生量远远高于其他城市，由此可为我国未来空铁多式联运网络布局、枢纽规划、结构优化提供数据支持和理论建议。但本文仅刻画了未来某一时刻的主要城市OD对间空铁联运的画像，随着空铁联运方式的逐渐兴起，城市间快递业务运输方式的动态变化发展有待进一步研究。
[参考文献]
[1]宋超.我国空铁联运发展的思考[J].中国铁路,2017,(12):35-39.
[2]张晓光,孙相军,崔姝.我国空铁联运发展的对策建议[J].综合运输,2015,37(8):41-45.
[3]杨宗儒,殷越,朱一彤.京津冀地区空铁联运潜力评价与建议[J].现代商业,2018,(12):11-12.
[4]魏艳波.大型枢纽机场货运空铁联运方案探索—以郑州新郑国际机场为例[J].交通与运输,2017,33(5):11-12.
[5]郁敏.长三角空铁联运托运行李处理模式分析[D].上海:同济大学,2008.
[6]马波涛,张于心,赵翠霞.运用Logit 模型对高速客流分担率的估计[J].北方交通大学学报,2003,(2):66-69.
[7]国家邮政局发展研究中心.2014中国快递行业发展报告[R].2014.
Forecast of Express Delivery Volume between Major Cities in Context of Air-rail Intermodal Transport
Zhang Fadong1,2,Xie Ronghui1,2,Zhang Wenchang1,2,Wang Mingfei1,3
(1.School of Transportation ＆ Logistics,Southwest Jiaotong University,Chengdu 611756;2.National Engineering Laboratory of Integrated Transportation Big Data Application Technology,Southwest Jiaotong University,Chengdu 611756;3.REC China Railway Engineering Consulting Group Co.,Ltd.,Beijing 100055,China)
Abstract: In view of the distribution of the express delivery volume among different transport modes in 28 major cities in China in the context of air-rail intermodal transport,we forecast the ratio of each mode using the Logit model and obtained the share of the express delivery volume between OD pairs among the cities undertaken by the air-rail intermodal transport.Then,through the principal component analysis method,we established the comprehensive evaluation model of the express delivery business development level of the major cities of China,and calculated the comprehensive scores of the express delivery strength of each of the cities.At the same time,we built the attraction intensity gravity model of the express delivery industry of each city OD pair to calculate the attraction intensity of each OD pair.On this basis,the BP neural network model was used to predict the intercity express delivery volume of the cities for the year 2020.According to the distribution ratio of air-rail intermodal transport between the city OD pairs and the attraction intensity of the express delivery industry,we yielded the express delivery volume undertaken by air-rail intermodal transport between the OD pairs of the 28 major cities of China,which could provide theoretical support and data basis for the future planning of the air-rail intermodal transport hub in China.
Keywords: air-rail intermodal transport; Logit model; principal component analysis; gravity model; BP neural network; express delivery volume forecasting
[中图分类号] F512.4；F252；F224
[文献标识码] A
[文章编号] 1005-152X(2019)08-0059-05
doi: 10.3969/j.issn.1005-152X.2019.08.012
[收稿日期] 2019-06-24
[基金项目] 科技部国家重点研发计划（2018YFB1601402）；综合交通大数据应用技术国家工程实验室2019年开放基金项目“基于多源数据耦合分析的内陆式联运网络优化研究”（CTBDAT201915）
[作者简介] 张发东（1993-），男，重庆云阳人，硕士研究生，主要研究方向：多式联运、物流网络优化；谢荣惠（1995-），女，四川眉山人，硕士研究生，主要研究方向：内陆港腹地演变机理；张文畅（1995-），女，四川广安人，硕士研究生，主要研究方向：货运出行特征挖掘；王铭飞（1994-），通讯作者，男，山东淄博人，硕士研究生，主要研究方向：空铁联运网络设计优化。
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