公路客运量预测方法的应用

本文主要介绍如何利用季节指数修正指数平滑预测值对公路客运量进行预测，并以长春市公路客运公司客运量预测值为例予以说明。     

面向运营管理的多粒度省际客运需求预测方法

客运量是表征省际客运需求,开展行业运营管理的基础指标.为增强省际客运行业运营管理水平,提高旅客出行效率和应急保障能力,建立面向省际客运运营管理的年客运量和节假日客运量的多粒度预测模型.在影响因素与省际年客运量关联度分析的基础上,构建基于BP神经网络的年客运量预测模型.考虑特殊节假日的影响特征,提出了指数平滑与季节模型相结合的节假日客运量组合预测模型,实现节假日总客运量、日客运量的预测.以北京的实际数据为例,对预测模型进行精度验证.结果表明,年客运量预测模型的平均相对误差为0.15%,春运期间每日客运量预测模型的平均相对误差为6.7%,能较好地体现客运量在不同阶段的变化趋势,具有良好的稳定性.      

灰色系统在公路客运量预测中的应用

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。     

2000年公路货运量103亿t 客运量134．7亿人

随着我国公路建设的加速和公路条件的改善，公路运输的优势日益突出，已成为重要的运输方式。按全社会完成总量计，2000年公路货运量占总货运量的76.5%，是铁路运输的6倍；公路货物周转量占总量的13.8%；公路客运量占总客运量的91.1%，是铁路客运量的12.8倍；公路旅客周转量占总量的54.3%。     

1999年公路货运量99．0亿t 客运量126．9亿人

随着我国公路建设的加快和公路条件的改善，公路运输的优势日益突出．已成为重要的运输方式。按全社会完成总量计，1999年公路货运量占总货运量的76．8％，是铁路运输的6倍：公路货物周转量占总量的14．2％；公路客运量占总客运量的91．1％，是铁路客运量的12．9倍；公路旅客周转量占总量的55．3％。     

公路客运量预测方法研究

应用灰色系统ＧＭ（１．１）模型及残差修正ＧＭ（１．１）模型预测公路客运量的方法避开了许多复杂的相互关系，它将离散变量连续化，用微分方程来代替差分方程，用生成数序列代替原始时间序列，化原始数据的随机性，建立生成数的数学模型。本文以长春市客运量预测为例介绍此种方法的应用。     

公交客运量的回归预测方法

根据西安市公交运量的为数据，利用多元回归方法，对西安市２０００年公交客运量进行预测，为西安公交网络规划提供了重要依据。     

从道路客运在综合运输体系中的地位看营运客车的发展

道路客运在我国综合运输体系中的主导地位2010年,全国旅客运输总量328亿人,同比增长10.2%。其中:铁路客运量16.8亿人,同比增长9.9%;公路客运量306.3亿人,同比增长10.2%;水运客运量2.2亿人,同比下降0.7%;民航客运量2.7亿人,同比增长15.8%。公路客运量占全国旅客运输总量的93.38%,铁路     

我国整体及部分城市轨道交通产业景气指数情况分析

<正>全国轨道交通产业整体景气指数:建设为92;客运量为96;效益为89。主要指标均低于基准值,有待加快发展。北京轨道交通产业整体景气指数:建设为120;客运量为121;效益为99。个别主要指     

灰色关联弹性模型在公路客运量预测中的运用

根据公路客运量预测受到多因素影响以及非线性的特点[1],选取了影响公路客运量的主要因素,并计算出关联因素对公路客运量的关联度,进一步提出了灰色关联弹性模型预测公路客运量的方法。该方法提出灰色综合弹性系数的概念,基于灰色关联弹性模型的原理,根据若干年已知数据计算得出的灰色综合弹性系数并预测出后面紧邻若干年份的客运量。将该模型运用到对我国公路客运量的预测,发现预测精度同传统弹性系数法相比有了一定提高,验证了该模型具有一定的实用性和参考价值。     

加权盲数回归法在公路客运量预测中的应用

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.     

一种顾及多因素影响的公路客运量预测模型

提出采用双线性模型预测公路客运量。预测模型包含时序自回归项、线性回归项和双线性项三部分。为了研究模型参数的时变特性,将公路客运量预测分为模型参数的预测和在此基础上的客运量预测,采用多层递阶方法计算模型的时变参数,然后进一步分析拟合参数的变化曲线,计算后续时段的参数预测值,并以此进行公路客运量预测。实例分析表明,双线性动态预测模型能很好地反映公路客运量的发展特性,具有较高的预测精度和实用价值。     

基于灰色关联度的公路客运量预测研究

公路客运量预测是综合交通规划、公路专项规划、站场枢纽布局的前提和基础,科学、准确地预测公路客运量具有重要意义。目前常用的预测方法有增长率法、弹性系数法、回归预测法等,均为单因素预测方法。文中引进灰色系统理论,通过定量分析影响公路客运量因素的关联度,合理分配权重,构建组合预测模型,并通过实例加以说明和验证。     

基于最小二乘支持向量机的城市客运量预测模型

针对城市公路客运量预测中存在的非线性、复杂性和不确定性,提出了一种基于最小二乘支持向量机的城市客运量预测模型.结合西安市历年城市客运量数据,编程实现该预测模型,仿真结果表明了该预测模型的有效性.     

公路客运量预测的神经网络组合模型

针对公路客运量预测的问题,基于常用预测方法的研究,提出BP神经网络组合预测模型.结合河南省客运量运输情况,对组合预测模型进行了验证.实验结果表明,该方法对公路客运量的预测很有效.     

2002年公路货运量111．6亿t 公路客运量147．5亿人

2002年国家加大了固定资产投资力度，加强基础设施建设，公路建设进一步加快。按全社会完成总量统计，2002年公路货运量占总运量的75．3%，是铁路运输的5.5倍，公路货物周转量占货物周转量的13．4％；公路客运量占总运量的91．7%，是铁路客运量的14．0倍，公路旅客周转量占全国旅客周转量的55．3%。     

公路客运短期运量预测研究

科学有效地预测公路客运量对于公路客运的管理和决策具有重要意义。本文结合实际应用,基于客运量中短期变化规律的分析,对公路客运量短期预测方法进行研究,给出了预测系统的总体结构和预测算法,以协助运力配置、运力调拨,进而实现运力运量的平衡。     

基于灰色理论的重庆市常规公交客运量影响因素分析及预测

为了研究重庆市常规公交客运的发展水平,把握当前及今后重庆市公交客运量的发展规律和发展方向.采用灰色关联度理论的研究方法,清晰直观地得到了反映重庆市常规公交客运量影响因素与客运量之间的关联度,通过比较分析的方法,发现利用传统灰色预测模型在进行重庆市常规公交客运量预测时,其拟合精度不够.研究发现需要对模型的紧邻均值生成序列做出改进,改进后的灰色预测模型要比传统的灰色预测模型的拟合精度更高,说明改进后的灰色预测模型更适用于重庆市的常规公交客运量的预测.      

交通部:4月份交通运输延续良好发展态势

正5月23日,交通运输部新闻发言人吴春耕在第五次例行新闻发布会上表示,4月份交通运输经济运行延续良好发展态势,行业经济运行稳中向好的基础进一步巩固。客运降幅收窄、结构进一步优化。4月,全社会完成营业性客运量15.2亿人,同比下降1.0%,降幅较一季度收窄0.6个百分点。1~4月,全社会累计完成营业性客运量63.1亿人,同比下降1.5%,其中公路营业性客运量下降4.1%、水路客运量增长6.3%。货运量、港口吞吐量保持较快增长。     

2014年8月交通运输运行分析报告

1—8月,全社会累计完成货运量275.5亿t,增长7.5%。其中,铁路货物发送量下降2.2%,公路、水路货运量分别增长9.0%和6.4%。客运增速基本平稳2014年8月,全社会（铁路、公路、水路,下同）完成客运量19.1亿人,同比增长4.9%,增速较上月回落0.5百分点。其中,铁路、水路客运量增速持续加快,分别增长16.1%和20.3%;公路客运量增速有所放缓,增长3.3%,回落1.2百分点。1—8月,全社会累计完成客运量145.8亿人,增长3.1%,其中铁路、公路、水路客运量分别增长10.8%、2.1%和12.6%。