Forecast and Analysis of Coal Traffic in Daqin Railway Based on the SARIMA-Markov Model
Notice bibliographique
Résumé
With the continuous advancement of China’s supply-side structural reform, the country’s energy consumption structure has undergone considerable changes, including an overall reduction in fossil energy use and a rapid increase in clean energy application. In the context of China’s coal overcapacity, port and rail capacities are difficult to change in the short term. This study forecasts the monthly coal traffic of Daqin Railway on the basis of the seasonal autoregressive integrated moving-average Markov model and then uses the monthly coal transport data of this railway from September 2009 to November 2019 as samples for model training and verification. Coal traffic from December 2019 to September 2020 is accurately predicted. This study also analyzes the effects of China’s industrial structure adjustment, clean energy utilization, and low-carbon usage on the coal transport volume of Daqin Railway. In addition, the characteristics of seasonal fluctuation and the development trend of Daqin Railway’s coal traffic are explored. This study provides a reference for adjusting the train operation chart of Daqin Railway’s coal transport and developing a special coal train operation plan. It can determine the time of coal transport peak warning, improve the efficiency of coal transport management, and eventually realize a reasonable allocation of resources for Daqin Railway.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».