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GM(1,3)模型在交通系统公路客运量预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
交通系统公路客运量预测不仅具有模糊性和动态性等特点,而且受多个因素影响。许多交通研究人员只根据客运量一个因素,用GM(1,1)模型预测。文章运用GM(1,N)系统综合预测模型,考虑系统中多个相关因素,并结合GM(1,1)模型,以原始离散的公路客运量、人口和国内生产总值GDP三组数据数列为基础,建立GM(1,3)模型来预测公路客运量。在详细论述了系统综合预测模型GM(1,3)的建立过程后,用后验差检验法对预测结果进行了检验,预测精度较好,表明此模型对公路客运量预测有一定应用价值。 相似文献
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公路客运量数据受多种因素影响而呈现非线性等特点,为了提高其预测精度,文中提出粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的公路客运量预测模型,利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测.研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO SVM的预测精度更高. 相似文献
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加权盲数回归法在公路客运量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服传统客运量回归预算法中测忽视历史数据对未来预测的影响,以及无法处理影响客运量预测不确定因素的问题,提出了采用加权盲数回归方法进行公路客运量预测.该方法以不同权重区分历史数据的差别,采用加权最小二乘法确定回归系数;同时用盲数的形式来表达预测模型的相关变量,来获得客运量可能出现的多个区间,即各个区间可能出现的可信度情况.算例表明,该方法的预测结果比较合理、可靠,预测可信度高. 相似文献
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灰色系统在公路客运量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
客运量预测对公踟客运的规划、发展以及对领导决策会提供可靠的理论依据。本文介绍了如何利用灰色理论建立辽宁省公路客运量预测模型,并对1992年至1999年辽宁省公路客运量进行了预测。 相似文献
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基于混沌理论的高速公路网短时交通流量预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着高速公路网的建成及其交通流量的不断增大,对高速路网交通流实时控制和诱导服务的需求日益突出,而高速公路网短时交通流量的预测,不仅是交通流实时控制和诱导服务的基础和依据,而且预测结果的准确性对改善高速公路网的通行能力和服务水平有重要影响。基于混沌时间序列分析和预测的理论,建立了高速公路网短时交通流预测模型,计算给定区域高速公路网多断面短时交通流量预测值,结果表明利用多维混沌时间序列法预测高速公路网短时交通流量可行且具有较高的精度。 相似文献
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短时交通流预测在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用。然而,目前很多预测模型均假定模型的参数是不随时间变化的,这与实际不符,从而影响了预测的精度。本文提出采用多层建模与灰色建模的综合方法预测短时交通流。该方法把预测问题分为两部分:一是预测模型参数的预测;二是根据参数预测值的交通流预测。其中,对模型参数运用灰色理论预测方法。实例分析表明,本方法有较好的预测精度和实用价值。 相似文献
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在合理分析驾驶员通过强制控速设施行为的基础上,制定了相应的车速检测方案,并进行了实地车速检测。在分析车速与车辆到强制控速设施距离的散点图的基础上,建立了分段的多项式回归模型,然后利用最小二乘法回归计算,得出了相应模型的参数估计值,将模型参数代入回归模型即可获得车速预测函数。最后,进行了回归结果分析,分析结果表明分段多项式回归模型是正确有效的。利用该模型可以有效计算在给定公路限速条件下的最优强制控速设施安装间距。 相似文献
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现有公交运营时段划分方法均基于单一参数(乘客需求或行程时间)的相似性,忽略了乘客需求与行程时间对时段划分方案的协同作用。针对传统方法的缺陷,利用多源公交数据,提出一种新的基于最小化车队运营时间成本的时段划分方法。首先,利用逆差函数模型计算时间窗内完成班次任务所需要的最小车队规模,进而利用滑动时间窗模型,计算全天各时间窗所需的理论最小车队规模。然后,以时段划分方案的时间分割点为决策变量,以最小化全天累计车队运营时间成本为目标建立优化模型,采用遗传算法对运营时段划分方案进行寻优。最后,以广州市87路公交线路实际数据为例进行验证,并对模型参数进行敏感性分析。研究结果表明:与传统方法相比,所提方法能更好地实现运力与运量相匹配,并有效降低车时成本;与以往基于断面客流和基于行程时间的划分方案相比,所提方案的车时成本分别降低25 veh·h和45.33 veh·h。 相似文献