曲线拟合度分析在公路客运预测中的应用

对公路客运量预测方法进行了介绍,阐述了回归预测中引入曲线拟合度分析法的作用,对曲线拟合度分析法的预测思路与方法进行了介绍,选取杭州市＂十一五＂期间客运量与生产总值数据来构建货物运输量预测模型,对＂十二五＂期间客运量进行了预测,提高了公路客运量预测对于交通规划的指导作用.     

对湖北省公路客运量预测模型的探讨

介绍了一元线性回归、确定性时间序列模型、灰色模型预测的基本原理,利用这些预测方法对湖北省公路客运量进行预测,给出其预测公式、预测精度并绘出预测图形,比较了各预测方法在公路客运量预测中的特点。     

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。     

2003～2005年我国公路客运量预测分析

以过去10年我国公路客运量时间序列数据为依据,采用回归分析法和弹性系数法,对2003～2005年我国公路客运量进行了预测分析.研究结果对优化公路客运资源配置,建立完善的公路客运市场具有重要的意义,也可为一系列相关问题的决策提供科学和可靠的依据.     

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...     

基于主成分回归的公路客运量预测模型研究

运用主成分回归分析法,将影响公路客运量的众多相关因素简化为少数不相关因素,消除因变量过多导致的多重共线性,可构建公路客运量预测模型.实例证明,该模型具有较高的精度,适合影响因素指标发展较为明确的客运量短期预测.     

基于主成分回归的公路客运量预测模型研究

运用主成分回归分析法,将影响公路客运量的众多相关因素简化为少数不相关因素,消除因变量过多导致的多重共线性,可构建公路客运量预测模型。实例证明,该模型具有较高的精度,适合影响因素指标发展较为明确的客运量短期预测。     

公路枢纽项目客运量预测方法初探

公路客运量发展预测是公路客运枢纽站项目可行性研究中的主要内容 ,是确定一个项目建设规模的基础条件。探讨应用经济指标与公路客运量统计数据作为基础数据 ,在经济指标预测中采用增长系数法和三次指数平滑法进行预测 ,采用回归分析模型进行客运量预测 ,从而为公路客运枢纽项目确定规模提供依据     

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。