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题名北京局集团公司“三港三区域三品类”货运增量对策
被引量：1
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作者
周学军
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机构
中国铁路北京局集团有限公司统计和节能环保所
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出处
《铁道货运》
2021年第2期29-34,共6页
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基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(K2020J011)。
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文摘
在“公转铁”机遇带动下,北京局集团公司将货运增量重点由煤炭转向“三港三品类”,进行运力资源倾斜。分析“三港三区域三品类”货运量、装车卸车,从运输价格、运距结构、运力匹配、装卸车组织、环保政策、路企双方设备能力等方面分析货运增量影响因素,提出“三港三区域三品类”货运增量对策,即:增强货运市场营销策略积极参与市场竞争、加强运输组织释放“三港、三区域”运能、调整作业方案实现效率提升、依托“公转铁”政策支持优化运输结构、落实专用线扩能改造助力货运上量,提升“三港三区域三品类”市场竞争力,满足货运增量需求,实现北京局集团公司货运量持续增长。
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关键词
三港三区域三品类
效果分析
影响因素
公转铁
运输需求
货源组织
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Keywords
Three Ports,Three Areas and Three Categories
Effect Analysis
Affecting Factors
Road to Railway Shift
Traffic Demand
Organization of Cargo Sources
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分类号
U294.1
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名铁路物流基地统计数据分析方法探讨
被引量：6
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作者
宋云
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机构
中国铁路北京局集团有限公司统计和节能环保所
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出处
《铁道货运》
2019年第5期1-6,15,共7页
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基金
国家重点研发计划(2018YFB1201402)
中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2017X010-A)
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文摘
铁路物流基地是拓展物流服务的重要载体,是铁路延伸物流服务链条的重要场所。近年来,我国铁路物流基地规划建设取得快速发展,对适应铁路效率效益型导向的铁路物流基地统计数据分析方法提出迫切的需求。为进一步提升铁路物流基地运营统计数据的质量和应用效果,阐述铁路物流基地内部统计数据和入驻企业统计数据的采集方法,针对重复数据、异常数据和缺失数据,明确数据处理的内容和方法,规范数据处理流程,建立基于K-means聚类分析算法的铁路物流基地统计数据分析模型,以选取的28个铁路物流基地为例,验证该数据分析模型的适用性和应用效果。
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关键词
铁路物流基地
数据采集
统计数据
聚类分析
K-MEANS算法
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Keywords
Railway Logistics Park
Data Collection
Statistical Data
Clustering Analysis
K-means Algorithm
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分类号
U294.1
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
F259.22
[经济管理—国民经济]
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