基于PCA和HMM的汽车保有量预测方法

分析了常用的汽车保有量预测方法,提出了一种新的基于主成分分析和隐马尔可夫模型的汽车保有量预测方法.选取国民总收入、人均GDP、人口总数量、城市化率、固定资产投资总额、进出口总额、城镇居民人均可支配收入、钢材产量、公路货运量、公路客运量、社会消费品零售总额11个指标作为汽车保有量的主要影响因素,运用主成分分析提取了主要影响因素的主成分.以提取的主成分与汽车保有量分别作为自变量、因变量,建立了回归分析模型.以汽车保有量回归预测值的年增长率为隐状态,以回归预测值与实际值的相对误差为可见信号,建立了隐马尔科夫模型,并对的汽车保有量回归预测值进行修正.分析结果表明:基于1994～2008年的中国汽车保有量及其主要影响因素的历史数据,应用提出的方法得到2009、2010年的汽车保有量修正值分别为6.220 96×107、7.825 12×107 veh;与2009、2010年实际汽车保有量比较,相对误差分别为-0.95％、0.30％.可见,基于主成分分析和隐马尔科夫模型的汽车保有量预测方法具有良好的预测精度,能够适用于短期预测.     

民用汽车拥有量非线性时空组合预测模型

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.     

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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.     

基于指数平滑法对我国私家车保有量的预测

我国经济的快速发展为私人汽车提供了巨大的发展空间,对私家车保有量进行科学预测是确定我国公路交通长短期发展规划,解决交通拥堵、能源紧张、环境污染、资源短缺等一系列问题的关键。首先根据我国2000-2011年的私家车保有量的变化,采用均方误差最小的原则选取指数平滑系数,建立二次、三次指数平滑模型,进而利用该模型对我国2012-2016年的汽车保有量进行预测,为使预测结果趋于合理,最后运用相关系数原理进行评价,选择相对理想的预测结果,从而为私家车保有量的相关决策提供参考。     

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。     

基于改进Compertz-PCA的汽车保有量联合预测

立足汽车行业,整理我国2005—2019年有关汽车保有量的相关面板数据,使用PCA方法分析,确定营运公交数、轨道交通公里数、公路里程数、城市化率、汽车报废量、社会消费品零售总额、汽车销售量、人均GDP、国民生产总值9项因素为汽车保有量影响因素.利用PC A分析后得出的7项主要影响因素构建汽车保有量综合影响指标M,借鉴国际上通用的饱和指标,结合Compertz曲线模型对我国未来20年汽车保有量的发展趋势进行预测,结合实际情况测算出我国汽车保有量.该模型由于引入综合影响指标M,所以在预测过程中考虑到更多的参数影响,提高预测精度.结果显示:我国汽车保有量已经在沿着Compertz曲线的轨迹发展,但并没有达到饱和点,即将处于成熟期,2031年汽车保有量将达到3.5亿辆.     

基于RBF神经网络因子分析的汽车保有量预测

汽车保有量预测对城市交通的发展方向有直接的参考意义,通过分析影响城市汽车保有量的因素,采用因子分析法提炼出较少的线性无关的主要因素,建立预测城市汽车保有量的RBF神经网络模型.最后通过实例分析,对RBF神经网络因子分析法计算结果和全要素神经网络模拟结果比较,得出RBF神经网络因子分析法在运算效率、运算精度上的优越性.     

基于双重Logistic曲线模型汽车保有量预测方法

经济发展和人民生活水平提高使得汽车保有量急速上升,从而引发城市交通拥堵、能源短缺、环境污染等诸多问题,解决这些问题的前提是对未来年小汽车保有量客观、准确的预测。为了保证预测的准确性,采用双重Logistic曲线模型预测人口户数,通过分析人口户数与小汽车保有量之间的定量关系确定未来年小汽车保有量最大值范围;并结合西安市历年小汽车历史数据对未来西安市小汽车保有量进行预测。预测结果表明:该方法能根据人口增长趋势客观,动态地反映未来汽车保有量的发展趋势。西安市小汽车保有量还会快速增长,未来年小汽车保有量极值将达到626万辆左右。     

基于分段外推法的城市汽车保有量预测

汽车保有量的预测是城市交通规划的一项基础性工作,是制定各种交通需求管理措施的重要依据。分析影响城市汽车保有量的因素,将城市划分成不同的交通小区,并建立相应的评价模型对各小区进行综合评价。同时利用某一小区以往汽车保有量资料,建立基于分段外推法的城市汽车保有量预测模型,为城市汽车保有量的近期预测提供有效方法。     

用改进的灰色模型预测2000年我国汽车保有量

本文针对灰色预测模型的缺陷，对灰色模型的建模过程及检验方法进行了改进，用线性回归来建立ＧＭ（１，１）模型，用统计方法进行模型的显著性检验；并且运用该种方法对２０００年我国汽车的保有量进行了预测。     

外贸出口对广东经济增长的实证分析

外贸经济之于广东省的经济发展无疑是有重要作用的,本文将在充分借鉴已有研究成果的经验基础上,基于年度时间序列数据,进行必要的处理,适当选取变量,运用较为普遍的计量经济学方法建立模型,对广东外贸出口促进经济增长的内在规律和贡献程度进行实证分析,并根据结果,对广东如何通过外贸出口促进经济增长提出一些政策性的建议。     

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.     

交通事故宏观计量经济学模型(英文)

从经济发展水平、人口数量、汽车保有量、道路情况等宏观因素入手,研究了国内外道路交通事故规律,分析了人均GDP与千人汽车保有量、万车死亡率、10万人口死亡率之间的关系。以宏观计量经济学和柯布-道格拉斯函数为基础,利用7个国家的历史数据构建了交通事故面板数据模型。分别采用固定效应模型和随机效应模型进行参数估计,并进行了Hausman检验,得到7个国家的交通事故宏观计量经济学模型。计算结果表明:在交通事故参数中,10万人口死亡率与人均GDP、人均道路长度呈正相关,与千人汽车保有量呈负相关;通过Hausman检验,自由度为3的卡方分布值为3.91,概率为0.02,小于0.05的置信区间;与随机效应模型相比,固定效应模型各变量的置信区间都小于0.05,拟合优度更好。可见,本文模型有效。     

适应广东经济发展的交通运输人才培养模式研究

分析了广东经济高速发展对交通运输类专业人才的需求状况 ,探讨了适应广东经济发展的交通运输类专业高级人才的培养模式、方法、手段及其实施方式     

论社会转型时期多元价值观的整合与引导

在当今社会转型时期,随着社会主义市场经济的纵深发展和经济全球化趋势的日趋明显,人们的价值观念呈现出多元化的趋势。多元价值观相互交织和相互碰撞,使转型时期的中国社会出现了一定程度的价值失范现象,从而使人们陷入一种价值冲突漩涡而不知所措。因此,有必要对中国当前的价值观现状进行科学分析,确立引领价值观导向的主导性价值观,整合多元价值观健康发展,这对引导人们在社会转型期确立良好的价值取向无疑具有重要的现实意义。     

农村公路网络设计多目标模型与算法分析

农村公路作为农村社会的重要基础设施,其规划布局对于推动农村公路建设、促进整个农村地区公路运输和社会经济的发展有着重要作用。通过最小化造价费用、最大化人口覆盖度、最小化出行成本,建立农村公路网络设计多目标决策模型,并用多目标自适应遗传算法计算得到Pareto最优解空间,作为决策者满意解。最后用一个例子验证该模型和算法的正确性和有效性。该方法有助于决策者在进行农村路网规划时选择最优的规划路径。     

甘肃省循环经济现状与发展模式研究

通过对甘肃省循环经济的发展现状进行分析,并对社会、经济、文化、法律、科技,企业之间关联度等方面的初步探讨,提出甘肃省发展循环经济的模式,指出发展甘肃省循环经济的重点和短、中、长期目标,对目前正在全省开展的循环经济有重要的参考价值和实际意义.     

两种规范推荐公路交通噪声预测模式的准确性分析

从理论层面分析,JTG B03—2006公路交通噪声预测模式反映了不同交通量条件下公路交通噪声的几何发散规律,比HJ2.4—2009模式更准确。运用江苏省和广东省4条公路的交通量和噪声实测数据验证两种模式的准确性发现,当各型车交通量小于300辆/h时,JTG B03—2006模式的准确性明显优于HJ2.4—2009模式;当各型车交通量大于300辆/h时,两种模式的准确性均不足。