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.     

华东六省公路客运量预测研究

为了预测华东6省未来公路客运量,在分析影响公路旅客运输需求相关因素的基础上,采用SPPS软件建立多元线性回归方程,筛除不符合统计学中显著性检验的相关数据,如人口、GDP、公路运输线路长度,得出城镇人均可支配收入、公路客运周转量对公路客运量的需求影响最大；最后通过SPPS建立时间序列模型,得出华东6省未来客运量的发展变化趋势,从而对华东地区旅客运输的发展有一定的指导作用.     

公路客运运力结构配置

运力配置合适与否不仅关系到客运企业经济效益的好坏,而且也是评价客运方式服务质量和服务水平的一项重要指标,并将直接影响其市场占有率。研究运力配置对公路客运企业、对客运消费者及区域经济都有很大意义。在对高速公路客运运力影响因素充分分析基础上,通过对公路客运量预测影响因素进行分析,建立了公路客运量预测模型,对未来目标年的客运需求量进行了预测、计算,确定运力结构配置方案。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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...     

模糊多元回归模型在运输弹性系数预测中的应用

弹性系数法是交通预测的一种基本方法,其结果不仅受经济指标预测值的影响,还与预测方法的选择息息相关.文中以模糊多元回归理论为基础建立运输量与相关经济变量之间的关系式,并进行模型求解,进而可以对运输弹性系数进行预测.通过湖南省的公路客运量弹性系数预测结果表明,基于模糊多元回归模型的弹性系数预测方法可以确定弹性系数的变化范围,能够有效地解决观测数据不精确,以及指标变化不确定带来的预测精度问题,合理反映运输与经济发展的趋势关系.     

基于灰色-马尔科夫链理论的公路客运量预测

客运量预测是公路网规划不可缺少的环节,是公路经济效益计算的重要基础。以四川省公路客运量为例,利用灰色系统理论,建立GM（1,1）预测模型,并将灰色GM（1,1）预测模型与马尔科夫链状态转移矩阵相结合,进一步提高预测结果的精度。从计算效果上分析,该方法求得的结果与其他方法相比,与实际值偏差较小,预测效果较好。     

成都市公路客运量预测

在分析成都市1990—2001年交通运输发展历程，特别是公路旅客运输需求的基础上，运用多种数学模型，预测成都市未来特征年的公路客运量，为成都市公路主枢纽客运系统布局规划修编提供依据显得尤为重要。     

基于专项调查的属地与工具运输量分析——以辽宁省为例

我国铁路、民航等运输量统计都能够获得属地区域运输量,但公路运输量统计调查得到的是工具运输量,难以获得属地公路运输量,运输量统计与经济社会发展指标脱节.为了研究属地运输量,以2013年交通运输业经济统计专项调查为契机,有效利用全国各省专项调查数据,以辽宁省为例,探索分析公路属地客运量和属地货运量,并比较工具运输量与属地运输量的区别,进行流量流向分析.属地客运量与工具客运量基本相同,市级属地客运量与工具客运量的比值在0.91～1.15之间;属地货运量与工具货运量差异相对较大,市级属地货运量与工具货运量比值在0.70～1.68之间.在公路属地运输量基础上,进一步综合铁路、民航、水运等其他运输方式数据,可形成完整的区域综合运输量数据,进而深入分析研究交通运输与经济社会发展的协调关系,从而为有效推动综合运输体系协调发展奠定基础.     

新统计口径下全社会客运量预测——以河南省为例

2008年全国公路水路运输量统计口径发生变化,给全社会交通需求预测提出了新的问题。基于统计口径变化会带来运输量变化而运输量增长率不变的特点,以河南省全社会客运量多年统计数据为基础,探索统计口径发生变化后全社会客运量预测方法,具有合理性和实用性。     

适应长吉高速铁路建设的公路 枢纽宏观布局规划

针对我国正在大力开展高速铁路建设的现状,为了有效应对高速铁路项目对其周边公路交通系统造成 的影响,通过分析历史数据的发展规律,结合高速铁路客运方式的特点,提出了指标GDP、人口数量、公路客运 量和公路货运量的预测方法.根据这4项指标的预测结果,采用节点重要度法,设计了确定公路枢纽数量的方法 和基于聚类分析法的公路枢纽等级划分方法.以长春灢吉林高速铁路建设项目为例进行分析得出,吉林省公路枢 纽的最佳数量为14~18个,划分为6个国家级枢纽、2个省一级公路枢纽和9个省二级公路枢纽.      

基于数据预处理的铁路客运量灰色预测模型

铁路是国家的基础设施,对铁路的客运量进行准确地预测具有重要的理论意义和实际应用价值。首先对传统预测方法进行了分析,指出它们在运量预测中的不足,进而提出应用灰预测进行运量预测的优势。结合滑动平均法对灰预测方法进行了改进,同时考虑初始条件的改变。在预测2006-2010年全社会客运总量的基础上,根据铁路客运在各种运输方式中所占的份额预测2006-2010年的铁路客运总量。