区域铁路网合理规模研究
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摘要
2004年1月,国务院审议通过的《中长期铁路网规划》,为我国铁路建设掀开了崭新的一页。铁路网合理规模的确定是铁路网规划的重要内容,是指导铁路网建设和布局规划的基木控制量。由于铁路网规模的影响因素较为复杂,既有区域社会经济发展水平、人口、产业结构、铁路运输需求、自然条件及士地资源等因素的限制,又有区域发展战略及交通政策的影响。各种因素错综复杂、相互交织,再加上各个地区历史发展的特殊性以及未来发展的不确定性,更增强了影响因素的复杂性。目前,应用较多的路网规模测算方法如国上系数法、类比法、连通度法、运输强度法等都缺乏对影响因素综合性的考虑。为此,本文旨在选取一种更可行和有效的方法,较准确地测算出区域铁路网的规模。
基于上述研究背景,现将论文的主要工作总结如下：
1、论文围绕区域、铁路网规模两个关键词进行了重点论述,首先,阐述区域的定义和区域空间发展理论;其次,对铁路网的组成要素及特性进行了分析,并系统介绍了铁路网规模适应性、指标,接着论述了铁路网规模发展的一般规律,搭建了论文研究的理论基础。
2、木文首先分析了区域铁路网规模的各项影响因素,通过建立多级递阶结构模型反映各因素间的递阶作用关系；在参考国内外学者的研究基础上,构建区域铁路网规模的影响因素指标体系,并运用灰色关联分析法筛选出区域铁路网规模的影响因素指标。
3、在对传统路网规模测算方法分析的基础上,选取RBF神经网络方法作为木文测算区域铁路网规模的方法；参照第3章筛选出的区域铁路网规模影响因素指标,建立区域铁路网规模的RBF神经网络模型。
4、以广东省为例,运用RBF神经网络方法测算出广东省铁路网规模,并对结果进行分析,得到应用RBF神经网络模型对区域铁路网规模进行测算的结果是合理的结论。
In January2004, the "Medium and Long-term Railway Network Planning" delib-erated and considerated by the State Council has opened a new page for China's railway construction. The reasonable scale of the railway network is considered as a basic measure to instruct the construction, layout and planning of the railway network. However, for the complexity of the influence factors of the regional railway network, which not only includes the level of the regional socio-economic development, railway transport demand, population, industrial structure, natural conditions and land resources, but also the regional transport policy and development strategy. Various factors are interacted with each other. Meanwhile, the particularity of the history development and the uncertainty of the future development in different regions enhance the complexity of the influence factors. Current calculation methods about the regional railway network scale, such as the Land coefficient method, the Analogy method, the Node connectivity method and the Transport strength method, are all lack of comprehensive consideration of the influencing factors. For this reason, aiming to select a more feasible and effective method, the thesis can calculate their railway network scale more accurately.
Based on the research background above, the work of the thesis is summarized as follows:
1、The thesis focuses on two keywords of the region and the scale of the railway network. Firstly, it elaborates the definition and spatial development theory of the region. Secondly, the thesis analyzes the elements and characteristics of the railway network. In addition, it indicates the adaptation and indexes of the railway network scale, then discussing the general laws of the railway network scale, which sets up the theoretical basis for the thesis.
2、On the basis of analyzing the influence factors of the regional railway network scale, the thesis establishes a hierarchical structure model to reflect their hierarchical interaction. Based on a reference to the research of scholars at home and abroad, the thesis builds a influence factors index system of the regional railway network scale. After that, the gray correlation analysis method is used to filter out the main influence factors.
3、Based on the analysis of the traditional calculation methods of the railway network scale, the thesis selects the RBF neural network model. Considering the influence factors indexes of the regional railway network scale, filtered out quantitatively in Chapter3, the RBF neural network model to calculate the scale of the regional railway network are established.
4、Taking Guangdong province for an example, the thesis calculates and analyzes its railway network scale by the RBF neural network model. Finally, making a conclusion that it is more reasonable to calculate the regional railway network scale through the RBF neural network method.
基于上述研究背景,现将论文的主要工作总结如下：
1、论文围绕区域、铁路网规模两个关键词进行了重点论述,首先,阐述区域的定义和区域空间发展理论;其次,对铁路网的组成要素及特性进行了分析,并系统介绍了铁路网规模适应性、指标,接着论述了铁路网规模发展的一般规律,搭建了论文研究的理论基础。
2、木文首先分析了区域铁路网规模的各项影响因素,通过建立多级递阶结构模型反映各因素间的递阶作用关系；在参考国内外学者的研究基础上,构建区域铁路网规模的影响因素指标体系,并运用灰色关联分析法筛选出区域铁路网规模的影响因素指标。
3、在对传统路网规模测算方法分析的基础上,选取RBF神经网络方法作为木文测算区域铁路网规模的方法；参照第3章筛选出的区域铁路网规模影响因素指标,建立区域铁路网规模的RBF神经网络模型。
4、以广东省为例,运用RBF神经网络方法测算出广东省铁路网规模,并对结果进行分析,得到应用RBF神经网络模型对区域铁路网规模进行测算的结果是合理的结论。
In January2004, the "Medium and Long-term Railway Network Planning" delib-erated and considerated by the State Council has opened a new page for China's railway construction. The reasonable scale of the railway network is considered as a basic measure to instruct the construction, layout and planning of the railway network. However, for the complexity of the influence factors of the regional railway network, which not only includes the level of the regional socio-economic development, railway transport demand, population, industrial structure, natural conditions and land resources, but also the regional transport policy and development strategy. Various factors are interacted with each other. Meanwhile, the particularity of the history development and the uncertainty of the future development in different regions enhance the complexity of the influence factors. Current calculation methods about the regional railway network scale, such as the Land coefficient method, the Analogy method, the Node connectivity method and the Transport strength method, are all lack of comprehensive consideration of the influencing factors. For this reason, aiming to select a more feasible and effective method, the thesis can calculate their railway network scale more accurately.
Based on the research background above, the work of the thesis is summarized as follows:
1、The thesis focuses on two keywords of the region and the scale of the railway network. Firstly, it elaborates the definition and spatial development theory of the region. Secondly, the thesis analyzes the elements and characteristics of the railway network. In addition, it indicates the adaptation and indexes of the railway network scale, then discussing the general laws of the railway network scale, which sets up the theoretical basis for the thesis.
2、On the basis of analyzing the influence factors of the regional railway network scale, the thesis establishes a hierarchical structure model to reflect their hierarchical interaction. Based on a reference to the research of scholars at home and abroad, the thesis builds a influence factors index system of the regional railway network scale. After that, the gray correlation analysis method is used to filter out the main influence factors.
3、Based on the analysis of the traditional calculation methods of the railway network scale, the thesis selects the RBF neural network model. Considering the influence factors indexes of the regional railway network scale, filtered out quantitatively in Chapter3, the RBF neural network model to calculate the scale of the regional railway network are established.
4、Taking Guangdong province for an example, the thesis calculates and analyzes its railway network scale by the RBF neural network model. Finally, making a conclusion that it is more reasonable to calculate the regional railway network scale through the RBF neural network method.
引文
[1]王建伟.空问运输联系与运输通道系统合理配置研究[D].长安大学博士学位论文,2004,6.
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