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。     

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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.     

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.     

灰色预测模型在铁路客流预测中的应用

运量预测是铁路运输组织工作的重要基础和主要依据之一,是一项经常性工作。只有根据运量预测结果及其他方面的信息才能做出科学的决策,编制出可行计划、规划或发展战略,最大程度地减少风险,降低运作成本,减少设施闲置。运用灰色预测模型建立铁路客流预测模型,对我国铁路客运量进行预测,灰色模型的方法简单,适合在数据少的情况下预测短期客流量。     

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。     

江苏省内河航道水运运输量预测

江苏省的水运货运在五大运输方式中具有较大的优势,搞好全省的水运发展规划对指导我省水运事业的发展十分重要。本文简要介绍了预测方法和步骤、全省内河航道货运量现状、货运量预测、ＯＤ运量分析、网络配置流模型等。     

基于马尔科夫链-BP神经网络模型对公路运量的预测研究

选取河北省某地区1998—2017年公路运量数据为例,采用BP神经网络模型进行预测并用马尔科夫链修正预测值,将公路运量实际值与BP神经网络预测值及马尔科夫链修正值作对比分析并预测了2018—2019年的公路运量数据.使用马尔科夫链修正后的BP神经网络预测模型可以将公路客运量和货运量的平均相对误差分别下降至2.07％和2.14％.修正后的模型不仅可以准确的对公路运量做出预测,而且可以为未来公路运输发展提供有利意见.     

呼和浩特至张家口客专本线客流预测研究

随着社会经济的快速发展,我国铁路客运业也得到迅猛发展。铁路客运量的预测是运能分配、产品设计以及制定营销策略的基础。使用我国铁路客流预测普遍采用的“四阶段”预测法对新建呼和浩特市到张家口市本线客流进行预测。在有无呼和浩特至张家口客运专线的情况下,首先,使用重力模型对本线直接客运需求进行预测;其次,使用logit模型对直接需求进行运输方式分配;最后,在有呼和浩特至张家口客运专线的情况下对产生的转移运量和诱增运量分别进行计算。计算结果证明,呼和浩特至张家口客运专线对于本线旅客出行影响较大,结论可为本线旅客列车开行方案制定提供依据。     

云计算模型在铁路大规模数据处理中的应用

对铁路行业的计算资源、数据处理进行了特征分析．探讨了云计算模型中的虚拟化技术在铁路计算资源整合及MapReduce编程模型在大规模数据处理中的应用模式．采用Hadoop开源平台和Intel的虚拟化管理平台Tashi,提出和实现了基于云计算技术的铁路数据处理框架模型,并通过大规模的货票数据处理实例验证了框架模型的可扩展性和高效性．     

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。     

基于城市用地的公共自行车骑行量建模

将公共自行车出行模式划分为前往站点、租车骑行和还车离开3个阶段, 分别研究了城市用地在每个阶段对公共自行车骑行量的影响; 针对第1、3阶段, 采用兴趣点度量公共自行车站点周围的城市用地类型, 通过引入时间满意度函数, 基于多元回归分析, 提出了预测骑行产生量和吸引量的建模方法; 针对第2阶段, 构建了城市用地对公共自行车骑行量的6个影响指标, 包括起始站点骑行产生量、起始站点分布密度、起始站点偏离度、终止站点骑行吸引量、起终站点间距与起终站点用地差异; 对纽约市961 865条以及上海市1 185 816条公共自行车骑行记录进行多元回归分析。分析结果表明: 在保持用地因素数量不变的情况下, 传统方法针对纽约和上海记录数据的决定系数分别为0.581、0.474, 建模方法的决定系数较高, 分别达到了0.738、0.607;针对自行车站点间客流量的建模, 提出的6个指标均对站点间客流量有显著影响, 并且模型的调整决定系数为0.487。可见, 建模方法更加合理地衡量了城市用地对公共自行车骑行量的影响, 并对站点的骑行产生量、站点间客流量与站点吸引量实现了更为准确的建模。      

基于子网连接点分布的分布式交通分配方法

提出多点连接双子网分布式分配的方法,将整网分为具有共同连接点的子网．基于一般交通分布,分配组合模型及其网络变换解法,提出连接点吸引测度的具体度量方法。OD点在不同子网的跨网需求的分配转化为寻找连接点分布,使在该分布下,各子网平衡可达整网平衡。由此,分布式分配转化为2个部分：连接点分布,子网分配组合计算以及基于连接点分布的子网分配。分析表明,在此分布式分配中,各子网既独立完成各自的分配任务又通过在迭代过程中相互传递阻抗信息和连接点分布信息来协同工作,具有分布式系统的优点,而且计算结果表明分布式分配是可行的。     

Application of Auction Algorithm for Shortest Paths to Traffic Assignment

Auction algorithm is a new and simple algorithm for finding shortest paths in a directed graph proposed by Prof. Bertsekas, whose application has been extended to solve a variety of linear network flow problems. In this paper, auction algorithm for shortest paths is introduced and its characteristics are analyzed. The paper compares the auction algorithm with other algorithms widely used such as label-setting algorithm and label-correcting algorithm. The auction algorithm is particularly applicable to parallel computation and to the solution of a large-scale sparse network, which precisely meets the requirements of the traffic assignment. The algorithm is easy to program. Through a variety of measures the basic algorithm can be improved and speeded up and the computation speed can be increased by several times. The auction algorithm can be adopted in various traffic assignment methods. It can be used efficiently in the case of multiple origins and a single destination, and a single origin and multiple destinations. Different origin sets and destination sets are determined in accordance with the requirement of the traffic assignment. It is not required any more to find the shortest paths connecting any node pairs, so a lot of computation can be avoided and the computing time can be reduced by the use of the auction algorithm in the traffic assignment. Auction algorithms can thus be broadly applied in the transportation fields.     

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拍卖算法是由Bertsekas教授提出的一种求解有向网络图最短路径的新算法，已经发展成为求解线性网络流问题的综合算法。应用分析对比法进行研究．介绍了拍卖算法，分析了其特点，与常用的标号设定算法和标号修正算法进行了对比。最短路拍卖算法特别适合于并行计算和大规模稀疏网络的求解，符合现实路网的特点和交通分配的要求，并且便于程序化．通过各种途径对基本算法进行改进、加速，可使计算速度提高数倍。拍卖算法可以快速求出多个起点和一个终点以及一个起点和多个终点的情况，适应不同分配算法的需求。在交通分配中，只要根据需求选择不同的起点集和终点集即可，不必求得所有节点对之间的最短路，避免大量不必要的计算，大大节省计算时间，在交通领域具有广阔的应用前景。     

模糊模式识别在交通量预测模型选择中的应用

本文将模糊模式识别应用于交通规划预测模型的评价．以出行受约束的重力模型与双约束重力模型为例,说明常用的一些检测方法存在的不严密性,并用模糊模式识别方法定量确定预测结果与实际出行量的拟合程度．本文的分析结果能为交通规划预测模型的选择提供可靠的依据,并为预测结果的评价提供新的方法．     

大型公共建筑的交通影响分析

研究了对城市规划中大型公共建筑的交通问题。给出了大型公共建筑的交通影响分析工作框图,确定了交通影响范围,探讨了交通生成量的构成及预测模型,在此基础上讨论了大型公共建筑的交通组织方法,用实例说明本方法的可行性和有效性。利用ＴＩＡ,可使大型公共建筑引起的突增交通量对该地区局部交通路网的影响减至最小。     

基于区域间投入产出的货运需求空间交流分析

货物运输空间交流即货物在起、讫点（OD）间的流量,既可以反映传统的运输统计中的货运发送量,也可以反映出货运到达量,同时还可以反映起点与讫点之间的交流关系,是空间运输联系的重要研究内容。长期以来,由于运输统计资料的不完备及OD调查费时耗力等原因形成该研究领域的瓶颈。运输是一种派生需求,空间运输联系是空间经济联系的一个表征,从空间经济联系入手,可以较全面地揭示空间运输联系的内在机理。《区域间投入产出表》较系统、全面地反映8大经济区域之间和部门之间的经济联系,利用该表深入到产业部门,由区域间产业空间交流揭示区域间货物运输的空间交流规律。     

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在城市交通网络中,每个交通小区的交通发生量以及吸引量与其经济发展水平、土地利用、人口数量等因素密切相关,通常能够较为准确的预测,而小区之间的交通需求很难准确的预测. 本文假定所有起讫点的交通发生量和吸引量是确定的,而OD需求不确定且属于一个有界区间,利用鲁棒优化的方法建立OD需求不确定环境下考虑用户均衡约束的交通网络设计极小极大模型,并提出了灵敏度分析结合相继平均法(MSA)的求解算法. 数值算例表明,利用鲁棒优化方法得到的网络设计方案较传统的确定性网络设计方案具有更高的可靠性.     

数据驱动的电动汽车充电站选址方法

电动汽车在缓解能源压力和环境污染中起着重要的作用,充电不方便成为制约电动汽车发展的一个重要原因.为了合理布局电动汽车充电站位置,本文提出一种数据驱动的电动汽车充电站选址方法.利用海量的移动位置数据提取潜在的交通需求位置,包括出发点和目的地;将地图划分为等间隔的网格,将潜在的交通需求位置与网格关联,统计每个网格内的交通需求量,需求量大的网格作为电动汽车充电站选址的候选位置.实证研究表明,该方法能够精准定位潜在用户需求量大的位置,为电动汽车充电站选址提供数据支持和决策依据.