基于GM(1,1)模型的交通客运量发展预测

采用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,选取2001~2005年我国客运运量数据,分别建立了铁路、公路和民航客运周转量的预测模型,经检验,模型精度等级较高。应用所建模型进行了2006~2010年客运周转量预测,并对照2006年实际运量数据,证明预测结果精度较高。最后讨论了GM(1,1)预测模型在运量预测实际应用中的指标选取、模型检验和应用范围。     

基于UBGPM-Markov的铁路货运量预测方法

针对铁路货运量发展变化的非线性特性,采用非线性灰色模型中的无偏GM（1,1）幂模型进行预测,并用状态划分更为精细后的马尔可夫链修正预测值,从而建立优化后的UBGPM-Markov模型.通过对我国2000~2012年铁路货运量实例分析,与改进GM（1,1）模型、无偏GM（1,1）模型2种预测方法进行了比较,比较显示无偏GM（1,1）幂模型具有较高的预测精度.优化后的UBGPM-Markov模型更是显著提高了预测精度,将平均绝对百分误差（MAPE）由2.11%减少到0.55%.     

基于改进灰色-马尔可夫链方法的铁路货运量预测

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义.针对灰色模型的预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,且要求累加生成的数据列具有指数性质的缺点,采用带波动的多项式来替代GM（1,1）模型中的指数形曲线,并通过马尔可夫链对其预测结果进行修正,从而建立改进的灰色-马尔可夫链预测模型,同时利用该改进模型对我国铁路货运量进行预测,并与传统的GM（1,1）模型、改进的GM（1,1）模型和灰色-马尔可夫模型3种预测方法进行了比较,结果表明：提出的预测方法具有较高的精度,具有一定的可行性和有效性,预测结果可指导铁路建设与管理.     

公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型

为了提高公路货物运输量的预测精度,结合灰色系统和马尔可夫链的特点,建立公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型.在实例应用中,建立运输量GM(1,1)灰色预测模型,在获得预测值和残差检验的基础上,将原始数据序列划分为4个状态,计算状态转移概率,利用灰区间中位数建立货运量灰色马尔可夫预测模型,对货运量和货运周转量进行预测.将其预测结果与GM(1,1)灰色模型的预测结果比对,结果表明,灰色马尔可夫预测模型可以用于公路货物运输量预测,且其预测精度高于GM(1,1)灰色模型.     

GM（1，1）模型在福州市橘园洲大桥交通量预测中的应用研究

GM（1,1）模型具有计算量小、过程简单且精度较高等优点,特别适合于基础数据相对缺乏的城市桥梁交通量预测研究。因此,本文在介绍GM（1,1）模型的基本原理基础上,收集福州市橘园洲大桥2005年至2009年的交通量数据,应用GM（1,1）模型对其进行未来年的交通量预测,从而为城市桥梁交通量预测提供了一种简单实用的方法。这...     

灰色系统理论在道路货运量、货运周转量预测中的应用

基于灰色系统GM(1,1)模型和残差修正GM(1,1)模型,预测道路货运量及货运周转量,可充分开发并利用了少量数据中的显信息和隐信息,避免复杂的相关关系,克服原始数据的离散性,得到高精度的预测结果.以山东省道路货运量及货运周转量为例进行了中短期预测,并用后验差方法对预测结果进行了检验。     

灰色预测模型GM(1,1)及其在交通运量预测中的应用

讨论了灰色预测模型以及灰色预测模型在交通运量预测中的应用．建立了基于灰色预测理论的GM(1，1)模型，叙述了运用GM(1，1)模型进行预测的详细步骤，并用其分别对货物周转量、旅客周转量进行了预测，预测结果是可信的．     

基于灰色系统理论客运量和客运周转量的预测

基于灰色系统GM(1,1)模型对道路客运量及客运周转量进行预测,可避免复杂的相关关系分析,解决由于原始数据离散带来的困难,得到高精度的预测结果.依此模型对山东省道路客运量及客运周转量进行了中短期预测.     

残差修正DGM模型在公路客运量预测中的应用

针对GM(1,1)模型预测条件的局限性,提出一种新的公路客运量预测模型--残差修正DGM模型,并利用该模型和GM(1,1)模型对1999年全国公路客运量进行预测,结果表明所建模型较之GM(1,1)模型有更高的预测精度.     

基于灰色模型的铁路客流预测方法

在GM(1,1)预测模型基础上,构建2个不同的预测模型——GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型,采用Matlab建模,并将模型应用到铁路客流量预测,分析对中小样本振荡序列的预测效果。实例证明,GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型的应用范围和预测精度都优于灰色GM(1,1)模型,是非线性铁路客流量预测的一种有效方法,有助于制定铁路运输计划。     

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。     

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。     

对我国高速铁路客运量预测的探讨

分析了客运量的影响因素、铁路客运在全国客运市场的地位,提出在市场经济条件下高速铁路客运量的预测方法,即先预测整个客运市场的客运量,再根据高速铁路在客运市场的地位和作用确定其客运量。最后给出一个例子对此予以说明。     

广州至珠海城际快速轨道交通客流预测

基于对广州至珠海城际快速轨道交通功能定位与客流特征的分析，提出了将城际快速轨道交通作为区域客流通道进行研究的基本思想以及基于四阶段的客流预测技术路线。用客流分配组合模型，对广州至珠海城际快速轨道交通进行了客流预测，获得了线路全日客运量、客运工作量、平均运距和高峰小时最大断面流量等客流预测指标。     

组合预测方法在我国铁路客流预测中的应用

科学准确地预测铁路客运量是制定铁路网规划的基础。目前,运量预测的模型很多,单一模型并不能完全反映运量的变化规律和信息,因此,应采用Box-Jenkins模型和灰色预测模型相组合的预测模型方法对我国的铁路客运量进行预测,结果表明,组合预测模型能够提高我国铁路客运量的预测精度。     

基于模糊预测的高速铁路客流OD 表的推算方法

科学预测客流的变化趋势与波动及获取路网客流OD 表是制定旅客列车开行 方案的依据.结合高速铁路客运的运营实际,利用客流变化相对稳定特征,本文提出了客 流OD 表的反推方法和计算流程,该方法的计算工作量相对叠加法节省了（n2-2n）.考虑 实际客流日波动特征,依据模糊预测原理,建立了车站客运指标的时间序列模糊预测方 程和预测方法,该方法可获取预测期客运指标的变化区间.以南方一高速铁路线为背景, 对车站发送人数进行了预测,预测值与实际数据相比误差在1%以内.在车站发送人数预 测的基础上,给出了线路客流OD 表的反推演算.     

空港综合交通枢纽客流需求预测研究--以广州白云国际机场为例

为弥补民航部门常规预测思路在航空枢纽集疏运设施供给策略、供给规模预测方面的不足,提出面向集疏运设施规模及供给策略的空港综合交通枢纽客流需求预测思路。在判断主要客流构成的基础上,明确了分客流、分方式的预测总思路;在分析经济增长和高铁两大影响航空客流增长的主要因素基础上,分别提出陆侧航空客流和中转航空客流的预测方法,进而得到航空客流总量,支撑空港枢纽对外交通设施供给策略的制定。以此为基础,通过客流分布、方式划分等技术手段,确定各集疏运方式的客流需求规模,为相应设施规模的预测提供依据。     

高速铁路客运量预测方法研究

本文分析了常用高速铁路客运量预测方法中存在的主要问题，即多元Logit模型的非相关选择方案独立特性和多层Logit模型的log—sum变量构成对预测结果准确性的影响，并在此基础上提出了一种新的预测方法。该方法不仅避免了上述问题，而且能够真实反映乘客的运输方式选择行为，从而得到合理的预测结果，因此具有较好的应用前景。     

基于竞争的高速铁路客运需求量预测

从铁路运输企业的角度，以市场竞争为导向，以提高铁路客运市场竞争力和综合经营效益为目标，从客流属性特征出发，对竞争条件下旅客运输需求进行分析，引入匹配因子和分担率的概念，以距离和旅客收入结构为交叉因素对分担率进行预测，构建了适应我国铁路客运需求预测理论体系，并以京广线为例对高速铁路在竞争条件下的客运需求量进行了合理预测．     

新疆兵团道路运输业发展趋势分析

在对新疆生产建设兵团道路运输业现状分析的基础上,通过利用一元线性回归模型、平均增长率法以及灰色预测法三种方法分别对兵团2011～2015年的道路旅客运输量、道路货物运输量、道路旅客运输周转量、道路货物运输周转量等进行预测。结果显示,在未来5年当中道路旅客运输以年均7.7%增长,道路货物运输以年均9.2%增长,道路旅客周转量以年均10.6%增长,道路运输货物周转量以年均12.6%增长。