灰色预测模型在蚌埠市公路客运量预测中的应用

公路客运量预测是对客运量的发展趋势的动态分析,正确预测公路客运量对地区的经济发展格局和资源配置及公路运输企业的投资结构等都有重要作用。运用灰色系统模型理论,根据蚌埠市公路客运情况,建立GM(1,1)模型。通过残差检验、关联度检验和和后验差检验,得出所建GM(1,1)模型预测精度较高,适用于蚌埠市公路客运量预测。     

残差修正DGM模型在公路客运量预测中的应用

针对GM(1,1)模型预测条件的局限性,提出一种新的公路客运量预测模型--残差修正DGM模型,并利用该模型和GM(1,1)模型对1999年全国公路客运量进行预测,结果表明所建模型较之GM(1,1)模型有更高的预测精度.     

基于指数平滑法和马尔科夫模型的公路客运量预测方法

分析了常用的客运量预测方法,提出了一种新的基于指数平滑法和马尔科夫模型的公路客运量预测方法.基于公路客运量的实际值、线性拟合值与二次曲线拟合值,采用二次曲线拟合的方法计算了初始值与平滑系数.以安徽省2000～2009年相关数据为基础,应用指数平滑法预测了2010、2011年的公路客运量.以-11％、一5％、0、5％、11％为划分阈值,将指数平滑法预测结果的相对误差划分为4个状态区间,应用马尔科夫模型对指数平滑法的预测结果进行修正,并与模糊线性回归模型、指数平滑法的预测结果进行比较.分析结果表明:应用提出的方法,2010、2011年安徽省公路客运量的预测结果分别为14.209、15.712亿人,相对误差分别为1.195％、0.492％;应用指数平滑法,预测结果分别为13.468、14.893亿人,相对误差分别为-3.399％、-4.746％;应用模糊线性回归模型,预测结果分别为13.573、15.325亿人,相对误差分别为-2.647％、-1.983％.提出的方法精度较高,满足实际需求.     

基于灰色GM(1,3)-马尔可夫链模型的公路客运量预测

为了获得更精确的公路客运量预测结果,经分析,以公路客运量、人口和国内生产总值数据为基础,将灰色模型预测方法GM(1,3)和马尔可夫链预测结合,构成组合模型,对公路客运量作出预测,通过对杭州市公路客运量预测的实例分析,对比预测值和实际值,得出基于灰色GM(1,3)-马尔可夫链模型获得的预测结果比灰色预测更加准确的结论,研...     

公路旅游运输客运量预测

公路旅游客运量的预测是公路旅游运输客运发展和管理的基础 ,也是地区未来旅游发展趋势的预测 .笔者结合公路旅游客运的特点 ,提出了地区旅游客运总量的“弹性系数法”的常规预测模型 ;公路旅游客运量的“景点容量—吸引力模型”和“容量—车型模型” ,为旅游运输车型配置和合理的组织运输提供理论基础     

基于IWOGA算子的公路客运量组合预测模型

客运量预测是进行公路网规划的必要环节和计算公路经济效益的基础。为了提高公路客运量的预测精度,在现有客运量预测模型基础上,采用IOWGA算子将三次指数平滑、GM（1,1）预测和BP神经网络结合起来,建立组合预测模型,并以全国公路客运量为例,验证预测结果的精度。分析计算结果,将该模型所得结果与其它常用方法相比,与实际客运量之间相差较小,预测精度较好,可以作为预测公路客运量的有效方法。     

公路旅游运输客运量预测

公路旅游客运量的预测是公路旅游运输客运发展和管理的基础，也是地区未来旅游发展趋势的预测，笔者结合公路旅游客运的特点，提出了地区旅游客运总量的“弹性系数法”的常规预测模型；公路旅游客运量的“景点容量－吸引力模型”和“容量－车型模型”，为旅游运输车型配置和合理的组织运输提供理论基础。     

基于粗糙集的公路客运量预测

公路客运量预测不仅是进行客运发展规划的基础,也是制定城市综合客运枢纽规划及综合交通规划的前提。通过对公路客运量预测决策表连续属性的离散化、决策矩阵构造及最简决策规则的获取,建立了基于粗糙集的客运量预测模型。该模型获取的最简决策规则避免了因历年统计数据波动而造成的预测误差,最终的预测结果为增长区间而不是绝对数值,更好的反映了公路客运需求。最后应用该模型预测成都市未来5 a的公路客运量,得到了客运量的增长区间。     

基于灰色PSO-BP的客运量预测模型

在灰色预测模型、BF神经网络与粒子群优化算法PSO的基础上建立基于灰色PSO-BP的公路客运量预测模型。并根据陕西省近10 a的公路客运量数据,对GM(1,1)、BP神经网络、灰色PSO-BP网络预测模型的预测结果进行比较,得出基于灰色PSO-BP的客运量预测模型能充分发挥各种算法的优势、提高预测精度,更适合运用在公路客运量预测的领域中。     

基于GM模型和马尔科夫模型的公路客运量预测

以1992年至2005年兰州市公路客运量的实际值为基础,通过灰色模型对客运量的预测,得到了1992和2005年的公路客运量的预测值,结合实际客运量计算出其预测结果的相对误差。再对相对误差进行划分状态区间,运用马尔科夫模型得出2006年至2015年预测值的相对误差所处状态。从而得到经马尔科夫模型修正后的修正值,进而得到较高精度的客运量预测值。     

考虑土地利用性质匹配度的城轨客流分布预测

传统城轨站间客流分布模型较少考虑起讫点土地利用对客流分布的影响,当 站点周边土地利用发生改变时适用性变差,无法保持较好的预测精度,因此有必要构建 考虑站点土地利用及其站点间土地利用性质匹配度的客流分布预测模型.首先,基于站点 聚类分析土地利用性质与客流分布之间的关联性,构造性质匹配度指标;其次,综合考虑 站点土地利用、性质匹配度、终点站吸引量、运行时间等因素建立效用函数,结合客流数 据进行参数估计,构建基于目的地选择的轨道交通客流分布模型;最后,利用广州市轨道 交通客流量数据对其进行精度分析.结果显示,在站点土地利用性质未发生改变与改变情 景下全网站间客流分布量的平均绝对误差仅为29.30 和29.52 人,表明模型具有较高的预 测精度.     

组合预测方法在我国铁路客流预测中的应用

科学准确地预测铁路客运量是制定铁路网规划的基础。目前,运量预测的模型很多,单一模型并不能完全反映运量的变化规律和信息,因此,应采用Box-Jenkins模型和灰色预测模型相组合的预测模型方法对我国的铁路客运量进行预测,结果表明,组合预测模型能够提高我国铁路客运量的预测精度。     

城市轨道交通网络新线接入后的客流预测

城市轨道交通网络新线接入后,网络拓扑结构和客流时空规律都将发生较大变化。提出通过可达性指标将进出站量预测、OD分布量预测、基于路径选择模型的随机客流分配等阶段关联,构建客流预测模型。进出站量预测时,构建土地利用替代指标,避免对新车站周边土地利用、社会经济属性等进行调查;同时由目的地选择效用计算得到车站可达性指标,描述车站位置对进出站量的影响。OD分布量预测时,构建目的地选择模型,可适应拓扑变化后的场景,模型中OD可达性指标由路径选择效用计算得到。构建的路径选择模型,综合考虑了影响乘客路径选择的各因素。最后,对广州市地铁6号线接入后的客流进行建模预测,各模型参数均符合统计检验要求且客流预测精度较高。     

广州至珠海城际快速轨道交通客流预测

基于对广州至珠海城际快速轨道交通功能定位与客流特征的分析，提出了将城际快速轨道交通作为区域客流通道进行研究的基本思想以及基于四阶段的客流预测技术路线。用客流分配组合模型，对广州至珠海城际快速轨道交通进行了客流预测，获得了线路全日客运量、客运工作量、平均运距和高峰小时最大断面流量等客流预测指标。     

高铁客运枢纽规划布局方法分析

在高铁客运枢纽规划布局中,充分考虑到枢纽对城市交通的影响。第一阶段,首先运用四阶段法进行城市背景交通需求预测;第二阶段,通过对高铁客运需求情况进行分析得到不同情况下的出行生成模型,以及建立基于高铁客运出行发生吸引量的分布模型;第三阶段,将前两个阶段组合,进行基于城市路网的组合预测,并对高铁枢纽建成后对于城市路网的影响进行分析。结论表明,加权均值越小,枢纽场站对城市路网的影响越小;加权方差值越小,枢纽场站对城市路网的影响分布越均匀。     

客运量预测模糊时间序列和灰色模型的比较

基于模糊集理论在模糊时间序列分析的基础上分别建立铁路、公路及民航客运量模糊时间序列模型,并与基于灰色理论的GM(1,1),修正GM(1,1)和Markvo三个模型进行标杆对比,结果表明:模糊时间序列模型能有效提高Markvo模型的预测效果;模型的外推预测能力比Markvo模型强;模糊时间序列模型和灰色模型相比,传统ARIMA时间序列模型及人工神经网络模型具有不需要大量历史时间序列样本的特点.     

广州市轨道交通客流特征分析

科学合理的预测轨道交通客流状况已成为轨道交通系统决策中面临的重大课题,需要在实践中不断积累、完善和提高。根据广州市轨道交通运营资料,从网络、线路、车站三个层面探讨轨道交通从单线向网络转变过程中的客流特征和成长规律,为客流预测模型的参数选择提供参考。分析发现：随着轨道交通网络的扩展,客运强度边际效应递减、换乘系数增大、平均运距增长;从线到网,换乘客流成为客流增长的主要来源;不同类型车站的客流特征差异较大,预测时应分类考虑。     

基于时段分布的市郊轨道交通车站滞留客流分布算法

市郊轨道交通车站滞留客流的分时段预测,关系到运营计划的调整、乘客出行 方式的选择、出行时间的预估等,尤其对市郊线路快慢车模式下开行方案的优化具有重 要意义.首先引入出行方式角度费用理论,分析了乘客公交出行与地铁线路形成的角度费 用,构建了角度费用模型Anglecostm,n k ,计算乘客的流失率VPn ,进而确定因滞留客流达到 阈值而导致的乘客流失量.其次,以AFC获取的客流数据为支撑,结合角度费用模型对乘 客流失量的计算,提出了一种基于时段的滞留车站客流分布预测方法,接着分析了站台 候车客流与通过列车实际载客情况两者之间的客流交互规律,提出了候车客流-列车载 客量影响动态交换模型,并分析和研究该模型求解算法.最后,以某市郊线路进行实例演 算,预测结果可为轨道交通开行方案优化提供理论和方法支持,对运营计划临时调整,客 流预测及引导模型的补充等提供参考.     

�����ÿ���������Ӱ�������Ԥ�ⷽ���о�

旅客吞吐量的预测对于机场的建设和管理具有重要的意义,而目前多数预测技术都不适用于我国尚不成熟的航空市场.本文从可能影响机场旅客吞吐量的若干因素出发,采用主成分分析法提取了最关键的因素,剖析了机场旅客吞吐量的内在影响机理,并且提出了基于影响机理的预测模型.以北京首都机场的旅客吞吐量预测为例进行了应用研究,采用趋势分析法对预测结果进行了检验.结果表明,模型能够较准确地预测出机场的旅客吞吐量.