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基于时空理论,结合未来我国经济发展趋势,对中国民用汽车拥有量进行预测. 首先,根据国内外汽车发展经验,利用灰色Verhulst模型拟合中国汽车拥有量的发展规律,并初步估计中国未来20年汽车拥有量;然后,根据关联理论筛选出与民用汽车拥有量关系密切的若干个社会经济指标,运用主成分分析法对这些指标进行降维,提取出几个主要的彼此不相关的综合指标,运用计量经济学理论建立民用汽车拥有量预测模型,并再次估计中国未来20年汽车拥有量;结合上述两个模型的优点,利用BP神经网络建立非线性组合预测模型. 2003～2007年数据证实该非线性组合预测模型具有更强的可靠性和预测精度. 最后利用该非线性组合预测模型对中国未来20年的民用汽车拥有量进行预测.     

熵值组合预测模型在民用汽车保有量预测中的应用

为了提高民用汽车保有量预测的准确度及精度,在科学合理选取民用汽车保有量的预测指标的基础上,选取了三种单项预测方法,建立基于熵值法的组合预测模型,利用2002~2011年天津市民用汽车保有量数据进行模型检验,检验结果表明该模型预测准确、精度较高,适合对民用汽车保有量预测,并对2013~2016年天津市民用汽车保有量进行预测,为制定城市道路规划、交通规划提供可靠的数据依据。     

中国汽车市场中的“R值规律”及应用分析

针对中国汽车市场未来的容量问题,根据汽车发展先导国的经验（即新车注册数与R值都存在一定的关联）,通过回归分析,建立了新车注册数和R值之间的经验模型.讨论经验模型的使用范围,对其进行适当的分段处理,发展成为汽车容量预测模型,使其能够针对中国不同地区经济发展状况运用不同的预测参数.运用这套预测模型,给出了中国乘用车未来10年的汽车需求量.     

中国汽车市场中的"R值规律"及应用分析

针对中国汽车市场未来的容量问题,根据汽车发展先导国的经验(即新车注册数与R值都存在一定的关联),通过回归分析,建立了新车注册数和R值之间的经验模型.讨论经验模型的使用范围,对其进行适当的分段处理,发展成为汽车容量预测模型,使其能够针对中国不同地区经济发展状况运用不同的预测参数.运用这套预测模型,给出了中国乘用车未来10年的汽车需求量.     

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首先运用建立在突变理论上的汽车购买热潮分析模型，分析了私人汽车购买量与人均国民收入及交通政策之间的关系，以及在何种条件下才会出现汽车的购买高潮，并以北京市的实际数据为实例做了具体分析.然后用分形方法建立了北京私人汽车拥有量的预测模型，并预测了北京市未来三年的私人汽车拥有量，将最近一年的预测数据与实际数据做了比较，得出可行性.     

私人汽车购买热潮的分析与预测

首先运用突变理论建立了私人汽车购买热潮分析模型，定性地分析了私人汽车购买量与人均可支配收入、交通政策倾向性之间的关系，以及在何种条件下才会出现汽车的购买热潮，并以北京市的实际数据为实例做了具体分析。然后用分形方法建立了北京私人汽车拥有量的预测模型，并据此预测了北京市未来3年的私人汽车拥有量，将最近一年的预测数据与实际数据做了比较，证明该方法是可行的。     

基于模型组合的铁路集装箱运量预测

根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.     

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根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.     

我国道路交通事故近期发展预测

建立基于灰色预测模型、非线性回归预测模型的交通事故次数的组合预测模型,对我国未来5年的交通事故次数进行了预测。从模型预测的结果来看,我国交通事故次数在未来几年将会保持下降的趋势。     

基于BP神经网络的甘肃省公路客运量预测方法

公路客运是交通科学管理的基础数据,提高公路交通管理水平,对建立平稳高效的道路交通系统具有重要意义。为了提高公路客运量的预测精度,选择与公路客运量相关的三个指标(国内生产总值、公路长度和民用车拥有量),建立了基于BP神经网络的公路客运量预测模型,并对该模型进行了应用测试,与多元线性回归预测模型进行了比较。结果表明:BP神经网络模型具有更高的精度。     

Non-Linear Combined Prediction Model of Medium and Long-Term Civil Vehicle Population of China

With consideration of the economy development tendency in China, a civil vehicle population prediction model is developed based on the space-time theory. First, with the domestic and international experience on vehicle development, the gray Verhulst model is used to describe the vehicle population development tendency and predict the vehicle population in the next 20 years. Second, several social and economical indexes related to the civil vehicle population are selected by comparing the correlation coefficient value, and then, the principal component method is used to reduce dimension of the selected indexes and obtain some principal indexes. Based on the econometrics theory, a forecasting model is formulated to predict the vehicle population in the next 20 years. Integrating these two forecasting models, a non-liner combination forecasting model is developed based on the BP neural network. The reliability and accuracy of the linear combination forecasting model are tested by the vehicle data from 2003 to 2007. Finally, the civil vehicle population of China in the next 20 years is predicted based on the linear combination forecasting model.     

基于熵值法的城市汽车保有量组合预测

分析灰色系统、多元回归、指数平滑、神经网络4种预测方法的特点并利用它们分别对城市汽车保有量进行预测,在此基础上通过熵值法确定各预测模型的加权系数,建立组合预测模型,最后将1995-2007年汽车保有量的各预测值与实际值进行比较,结果表明该组合预测法精度较高,实用性更强。     

Forecasting Technology of National-Wide Civil Aviation Traffic

The long-term forecasting of national-wide civil aviation traffic provides basis for the airspace project planning. A gray combination forecasting model is put forward based on the GM (1, 1) forecast model and least squares principle. With the historical data analysis of the national-wide air traffic from the year 1985 to 2008, the forecasting applicability is examined with three different methods, such as the time series forecasting, regression forecasting and neural-network forecasting. After analyzing the characteristics of Chinese national-wide civil aviation traffic data and contrasting forecasting result, the gray combined forecasting model produces the best effect among these forecasting models.     

我国航空旅客运输需求预测——基于计量经济学与系统动力学组合模型

航空运输需求预测是民航发展规划和决策的前提,预测结果的精度会对民航的发展产生重要的影响.基于系统动力学原理构建了民航客运需求系统的因果关系图,分析了各因素间的因果关系,在此基础上,建立了航空客运需求的系统动力学模型,并引入了计量经济学来建立模型的数学方程.然后,对模型进行了有效性检验,结果显示建立的模型可以较好地反映民航客运的实际需求,证明了模型的有效性.最后,应用该模型对我国未来几年的航空客运需求进行了预测,并对比了不同的预测情景,结果显示经济水平对航空客运需求影响显著,宽松的人口政策在一定程度上会降低航空客运需求.     

全国民航空中交通量长期预测技术研究

全国民航空中交通量的长期预测是空中交通管理部门制定空域规划方案的重要依据. 本文基于GM(1,1)模型和最小二乘法原理,首次提出了空中交通流量灰组合长期预测模型;同时根据我国民航1985～2008年的飞机起降架次的历史数据,研究了时间序列预测、回归预测以及神经网络预测三种常用预测方法对中国民航空中交通量进行预测的适应性;通过分析我国民航空中交通量数据的特点以及各种预测模型的预测结果表明,本文提出的灰组合预测模型在上述各种预测模型中预测精度最高.     

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全国民航空中交通量的长期预测是空中交通管理部门制定空域规划方案的重要依据. 本文基于GM(1,1)模型和最小二乘法原理,首次提出了空中交通流量灰组合长期预测模型;同时根据我国民航1985～2008年的飞机起降架次的历史数据,研究了时间序列预测、回归预测以及神经网络预测三种常用预测方法对中国民航空中交通量进行预测的适应性;通过分析我国民航空中交通量数据的特点以及各种预测模型的预测结果表明,本文提出的灰组合预测模型在上述各种预测模型中预测精度最高.     

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基于空中交通复杂程度刻画管制工作负荷是当前空中交通管理领域的研究热点。本文采集了厦门空管站的雷达数据,计算得出10个空中交通复杂性评价指标数值,通过共线性诊断发现复杂性指标间存在较强的多重共线性。在利用岭迹图对复杂性评价指标进行筛选的基础上,建立岭回归—BP神经网络组合模型对管制员工作负荷进行预测,并通过实测陆空通话数据进行验证。结果表明,本文提出的岭回归—BP神经网络组合模型收敛速度快、训练时间少;组合模型的均方误差、均方根误差、平均绝对误差、平均绝对相对误差等4项性能指标都相对较小,预测精度较高。     

江西省公路货运量预测研究

分析各种货运量预测方法的优缺点,结合公路交通发展的特点,特别是公路货物需求的基础上,选用回归分析法、灰色预测法,对江西省公路货运量进行预测分析。通过灰色系统模型和线性回归的方法对江西省近9年的相关数据运用MATLAB进行分析,预测出江西省未来5年的公路货运量。