非线性季节型航空公司客运收入的组合预测方法

针对航空公司的客运收入同时具有增长性趋势和季节波动性特征,使得客运收入的变化呈现出复杂的非线性组合特点,依据灰色预测GM(1,1)模型原理,建立客运收入预测模型,以反映其增长性趋势的特点,建立客运收入季节变动预测模型,以反映其季节波动性特点,最终形成非线性季节型客运收入组合预测模型。航空公司客运收入的预测结果表明,预测值与实际值误差小于1％,该模型有效、可行。     

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。     

运输通道新建高速铁路客运量预测MD模型

为了准确分析运输通道新建高速铁路未来客运需求,应用经济学效用原理和数学分析方法,对MD（Minimum Drain）预测模型的概念、假设、原理进行了定义和分析,讨论了需求潜在化实现率、旅行总支付及运输方式选择的机理,并与传统客运量预测方法对通道总的铁路客运需求量预测结果进行了对比。结果表明,该模型预测运输通道新建高速铁路未来的市场份额为70％以上,预测潜在需求年增长率比其他方法低1％,符合近年来交通量的增长规律,这说明MD模型与传统运量预测模型结合进行通道运量预测能充分反应通道中各种运输方式的服务水平对其市场份额划分的影响。     

基于贝叶斯网络多方法组合的短时交通流量预测

贝叶斯网络是处理不确定信息和进行概率推理的有力工具,针对短时交通流量预测的难题,提出一种基于贝叶斯网络的多方法组合预测模型. 首先建立几种基本预测模型并对交通流量进行预测,然后将预测的结果和实际结果按一定步长进行离散处理,把离散后的结果用贝叶斯网络进行学习,更新贝叶斯网络参数,通过联合推理求得各个基本预测模型预测结果组合下可能组合预测值的后验概率,把后验概率最大所对应的值作为预测值. 通过对实际道路交通流量的预测表明,本文提出的贝叶斯网络多方法组合预测模型的预测结果精度优于单一的预测模型,从而论证了本文提出的贝叶斯网络多方法组合预测模型具有一定的实用性.     

基于熵值法的城市汽车保有量组合预测

分析灰色系统、多元回归、指数平滑、神经网络4种预测方法的特点并利用它们分别对城市汽车保有量进行预测,在此基础上通过熵值法确定各预测模型的加权系数,建立组合预测模型,最后将1995-2007年汽车保有量的各预测值与实际值进行比较,结果表明该组合预测法精度较高,实用性更强。     

航空客运收益管理无约束需求预测方法研究

无约束需求预测是提高收益管理决策准确性的重要前提,需求修复是其关键的组成部分.本文基于航空客运的需求特点,对无约束需求预测方法进行了定量研究和讨论.首先对研究的问题进行了描述,提出先将Holt模型用于需求修复,再使用Holt-Winters模型进行无约束需求预测的思想,并结合组合预测方法,建立了基于Holt的组合需求修复模型和基于Holt-Winters的组合预测模型.最后,通过数值仿真,验证了本文的无约束需求预测方法和组合模型对航空客运收益管理的可行性和有效性.     

基于神经网络与马尔可夫链的换道次数预测方法

为在先验数据有限情况下较精确地预测道路换道次数,提出基于神经网络与马尔可夫链的组合预测模型。采集路段区间平均车速和车流密度,采用BP神经网络训练初步拟合模型;运用马尔可夫链方法,进一步给出换道次数在表示高估、正常、低估的3组区间内的分布及概率,改善BP神经网络误差。运用组合预测模型对西安市某道路的换道次数进行了预测分析,结果表明,实际换道次数均在模型给出的较大概率的预测区间内,表明模型能够根据路段区间平均车速和车流密度较好地预测换道次数。     

用区间有限元计算桥梁结构荷载组合效应

不确定的桥梁结构荷载,可以用上,下限的区间来表示,用区间有限元（FFM）方法可以求得结构位移和内力响应的包络界限,用线弹性梁单元对实际桥梁结构进行离散化,并用确定的区间值表示不确定的荷载向量,根据区间代数原理和线性有限元程序求解响应量的界限,从而得到结构响应量不确定的界限,用该方法计算桥梁结构设计中的荷载工况组合效应,算例表明该方法具有使用简便,计算量小的特点,适合实际桥梁结构设计的荷载组合计算。     

用区间有限元计算桥梁结构荷载组合效应

不确定的桥梁结构荷载 ,可以用上、下限的区间来表示 ,用区间有限元 (FEM)方法可以求得结构位移和内力响应的包络界限 .用线弹性梁单元对实际桥梁结构进行离散化 ,并用确定的区间值表示不确定的荷载向量 ,根据区间代数原理和线性有限元程序求解响应量的界限 ,从而得到结构响应量不确定性的界限 .用该方法计算桥梁结构设计中的荷载工况组合效应 ,算例表明该方法具有使用简便、计算量小的特点 ,适合实际桥梁结构设计的荷载组合计算     

基于Gompertz曲线和三次指数平滑法的货运量组合预测

在简单介绍Gompertz曲线拟合法和三次指数平滑法两种单项货运量预测方法的基础上,引用最优加权组合建模理论,以预测误差的平方和最小为目标函数来确定最优权重系数,建立组合预测模型.以1999～2010年京杭运河苏北段货运量的统计数据为基础,运用所建立的组合预测模型对2015～2035年京杭运河苏北段的货运量进行预测.预测结果表明,组合预测方法是有效的、可靠的,并且预测精度比单一预测方法有很大的提高,该方法具有很好的实用价值.     

模糊线性回归模型在航空客运周转量预测中的应用研究

为能准确把握航空客运周转量的未来特征,寻求高精度预测方法是学术界多年致力研究的热点.拟采用模糊线性回归模型预测我国航空客运周转量,并利用因子分析法对该模型及常见预测方法进行评估.评价结果可知:模糊线性回归模型的预测精度不仅高于单因数趋势外推的预测方法(灰色模型、增长率统计法和指数平滑法),也高于多因素综合性预测模型(多元线性回归),说明此模型在预测航空客运周转量的变化中有一定实用价值.     

模糊线性回归模型在航空客运周转量预测中的应用研究

为能准确把握航空客运周转量的未来特征,寻求高精度预测方法是学术界多年致力研究的热点。拟采用模糊线性回归模型预测我国航空客运周转量,并利用因子分析法对该模型及常见预测方法进行评估。评价结果可知:模糊线性回归模型的预测精度不仅高于单因数趋势外推的预测方法(灰色模型、增长率统计法和指数平滑法),也高于多因素综合性预测模型(多元线性回归),说明此模型在预测航空客运周转量的变化中有一定实用价值。     

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。     

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对城市的道路交通运行状况进行全面分析评估并实时监控、预测,可以有效地消除交通隐患,增强城市交通管理部门对城市交通的管控能力.本文基于北京市典型道路交通流特性分析及已有的道路交通流预测模型,提出道路交通运行状态组合预测模型,确定了非参数回归模型作为预测模型的核心,组合使用傅立叶历史估算模型、非参数自回归模型和非参数邻域回归模型对北京市典型道路的交通运行状态进行预测.针对北京市道路交通流信息采集系统实际情况及未来预测信息图形化发布的需要,提出了道路交通流预测系统的异构数据融合方法及道路编码模型及方法.     

呼和浩特市客运出租汽车数量预测模型研究

一个城市的客运出租市场是否需要投放出租汽车和投放数量的多少,不仅影响服务质量,也影响每位出租汽车经营者的自身利益,从而影响整个．出租汽车行业的稳定与健康发展。本文对出租汽车影响较大的因素进行了统计和相关性分析,确定了自变量,采用回归模型和曲线拟合的方法建立了未来年份的出租汽车数量预测模型,预测结果和往年历史数据对比表明,时间变量的一元线性模型和实际值较接近;幂函数曲线的预测值增加较快,就呼和浩特市的具体情况,幂函数曲线的预测效果较好。本文给出了适合呼和浩特市区的出租汽车发展趋势和合理的数量预测。     

基于改进灰色马尔可夫的港口货物吞吐量预测研究

为了提高港口货物吞吐量的预测精度,以宁波舟山港为例对灰色马尔可夫组合预测模型进行了优化研究。首先,用中国统计年鉴中宁波舟山港货物吞吐量的历年数据建立灰色GM(1,1)模型;其次,对模拟误差值用一阶马尔可夫链进行修正并确定误差的转移状态,建立复合灰色马尔可夫预测模型;最后,用粒子群算法对该复合模型进行迭代寻优并优化改进,使模型能够根据实际情况对每个灰区间分别进行分析计算,并实时动态更新其区间参数;最终,提高改进后的模型误差精度。结果表明,用粒子群算法改进的灰色马尔可夫模型误差均值下降了37%,预测值与实际值的拟合度更高,预测结果更符合实际情况。     

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。     

全国民航空中交通量长期预测技术研究

全国民航空中交通量的长期预测是空中交通管理部门制定空域规划方案的重要依据. 本文基于GM(1,1)模型和最小二乘法原理,首次提出了空中交通流量灰组合长期预测模型;同时根据我国民航1985～2008年的飞机起降架次的历史数据,研究了时间序列预测、回归预测以及神经网络预测三种常用预测方法对中国民航空中交通量进行预测的适应性;通过分析我国民航空中交通量数据的特点以及各种预测模型的预测结果表明,本文提出的灰组合预测模型在上述各种预测模型中预测精度最高.     

融合信号分解与排列熵的高铁线路风速区间预测方法

为提升高铁线路风速预测精度以保障强风下高速列车的运营安全，融合信号分解与排列熵提出高铁线路风速区间预测方法。采用信号分解技术与排列熵(PE)筛选分量，对不同复杂度分量分别利用门控循环单元分位数回归(QRGRU)和门控循环单元(GRU)构建高铁线路风速区间预测模型。对我国某高铁线路风速监测数据进行预测，结果表明：预测模型的预测精度较对比方法有显著提升，在区间预测上有良好表现，预测区间覆盖概率(PICP)、预测区间平均带宽(PINAW)及综合覆盖带宽指标(CWC)分别为94%、0.16、1.72,表明该方法能准确描述未来风速趋势，提升预测精度，对解决高铁安全运营问题具有实用价值。     

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全国民航空中交通量的长期预测是空中交通管理部门制定空域规划方案的重要依据. 本文基于GM(1,1)模型和最小二乘法原理,首次提出了空中交通流量灰组合长期预测模型;同时根据我国民航1985～2008年的飞机起降架次的历史数据,研究了时间序列预测、回归预测以及神经网络预测三种常用预测方法对中国民航空中交通量进行预测的适应性;通过分析我国民航空中交通量数据的特点以及各种预测模型的预测结果表明,本文提出的灰组合预测模型在上述各种预测模型中预测精度最高.