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后疫情时代"双碳"背景下的公路货运量预测研究
文献摘要：
合理科学的公路货运量预测是我国公路货运转型升级和后疫情时代下公路货物运输风险管理的基础.文章以2011—2020年国家公路货运量为数据样本,通过运用由灰色预测改进的新信息GM 1,誗1誗模型预测了我国未来5年的公路货运量,弥补传统灰色预测没有将预测的数据作为已知数据的局限性,同时将2018—2020年的数据作为训练样本,进一步提升预测的准确性与有效性.预测数据表明后疫情时代下经济逐渐复苏,公路货运量保持稳定的正增长,然而,在"双碳"目标约束下,我国应做好交通布局的规划,大力发展新能源,降低碳排放量.
文献关键词：
双碳;公路货运量;后疫情时代;灰色预测模型
中图分类号：
作者姓名：
吴海燕;刘茜;刘缘;林润鹏
作者机构：
广州软件学院,广东 广州 510990
文献出处：
引用格式：
[1]吴海燕;刘茜;刘缘;林润鹏-.后疫情时代"双碳"背景下的公路货运量预测研究)[J].物流科技,2022(19):88-93
A类：
B类：
公路货运量,货运量预测,预测研究,公路货物运输,运输风险,预测改进,新信息,GM,传统灰色预测,已知数,训练样本,预测数据,明后,正增长,目标约束,交通布局,低碳排放,碳排放量,灰色预测模型
AB值：
0.243775
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