多种预测方法确定枢纽客运站规模

公路客运量预测是枢纽客运站规模确定及其可行性研究的主要内容,也是进行枢纽布局规划的基础条件.本文以实例来探讨采用多种预测方法,建立合理的组合模型,确定客运量的最终预测结果,进而为确定枢纽客运站的规模提供依据.     

基于组合模型的公路客运量预测研究

随着客运量与经济发展的联系越来越密切,如何更科学有效地对客运量进行预测变得越来越重要。文章分别介绍了灰色系统法、时间序列法、Elman神经网络及组合预测的方法原理,并以兰州市公路客运量为例,运用灰色模型、时间序列模型和Elman神经网络模型的组合模型进行客流预测,验证了该组合模型的合理性。     

自适应神经网络在公路客运量预测方面的应用

针对城市公路客运量具有模糊、不易预测的特点,采用自适应神经网络模型,选择适当的参数,分析城市公路客运量与人口、GDP之间的关系,并利用它们之间的关系对城市公路客运量进行预测,取得了比较好的结果.     

基于主成分分析法的公路客运量预测模型分析

文章基于主成分分析的基本理论与模型,采用SPSS软件,对影响四川省公路客运量的相关因素进行主成分分析,克服多重共线性的问题,构建出四川省公路客运量预测模型。根据预测结果显示,该模型具有较高的精度,适用于影响因素指标较为明确的短期客运量预测,能够满足四川省目前公路客运量预测的需要,对四川地区的公路旅客运输发展也有着一定的指导作用,具有一定的科学性与有效性。     

基于EMD-APSO-SVR组合模型的铁路货运量预测

为了提高铁路货运量预测的准确性,减少类似新冠疫情这样突发事件对现有预测结果的不稳定影响,提出一种基于EMD和APSO优化的SVR组合预测模型。在综合考虑铁路货运量受GDP、铁路营业里程、原煤产量、钢材产量、第二产业增加值以及新冠疫情等因素情况下,对选取的货运量序列进行EMD处理,得到不同时间尺度下的IMF和残差;通过APSO优化SVR模型的参数,并利用优化后的组合模型对各IMF分量分别进行预测,相加得到最终结果。将APSO-SVR模型与EMDAPSO-SVR模型的预测状况进行对比,结果表明,本文建立的EMD-APSO-SVR模型的预测结果误差更小,其预测值与真实值的测定系数高于APSO-SVR模型;前者的平均绝对百分比误差仅有0.22%,能有效提升铁路货运量短期内的预测精度。     

基于组合预测模型的铁路客运量预测研究

为提高铁路客运量的预测精度,对组合预测模型的权重分配方法及组合方式的预测效果进行研究。综合考虑预测误差及其均方差的影响,构建基于Logit模型的权重分配模型以解决组合预测模型的权重分配问题,并提出模型求解算法。以北京市铁路客运量预测为例,研究BP神经网络、霍尔特线性趋势指数平滑法和ARIMA模型的多种组合方案的预测效果,并验证基于Logit模型的权重分配模型的优势。研究结果表明：线性与非线性预测模型组合的预测精度优于线性与线性预测模型的组合,其中,B-H-A模型的组合预测效果最好,误差低至0.606%。另外,通过与等分权重法对比,基于Logit模型的权重分配模型赋值的权重能提高组合预测模型的预测精度,且适用性更好。     

基于变权重组合模型的高速公路路基沉降量预测分析

现有高速公路路基沉降预测方法多是基于单一权重组合模型,在预测结果上存在误差较大的问题。基于此,文章采用变权重组合方法建立高速公路路基沉降量预测模型,通过对预测量对应权重系数的动态优化,使其变为以时间发展为依据的表达模型,进而获得更加准确、稳定的预测模型。经湖城高速公路某沉降路段实际测试,并与另外三种预测模型的实例路段路基沉降数据进行对比,结果表明：基于变权重组合模型的预测结果与实际公路路基沉降测量值之间的误差最小,其误差值为0.871 2,数据曲线表现出来的测量因素的拟合程度更好,整体性能较另外三种权重组合模型提升效果明显,收敛性更好。     

基于SPSS主成分分析法在公路客运量预测中的应用

分析选取影响公路客运量的主要因素,基于SPSS统计软件对各因素进行主成分分析,将众多相关因素简化为少数不相关因素,消除由于变量过多导致的多重共线性影响,构建了河南省公路客运量预测模型。实例证明,该模型具有较高的精度,能够满足河南省公路客运量预测的需要。     

基于机场竞争的区域机场航空客运量预测

机场航空客运量预测是确定机场建设规模、等级及换乘衔接布局的主要依据,也是机场总体规划的前期工作。随着我国城市群的快速发展,区域内各机场之间相互竞争的态势越来越明显。本文综合考虑区域内枢纽机场布局和竞争力,建立机场航空市场占有率预测模型,用于各腹地城市机场航空客运量预测;结合禄口机场的历史数据,进行实例分析。本文提出的预测方法对国内机场航空客运量预测工作具有借鉴意义。     

基于改进因子的客运量灰色预测方法及其应用

基于国家政策、地方政策等方面的影响,对灰色系统理论进行了改进,在灰色系统计算的解中加入改进因子,提出了一种基于改进因子的客运量灰色预测方法,并通过加入节点重要度,将市域客运量分配到各个主要车站,最终得到规划年目标城市的客运站客运规模。通过对贵阳市客运总量的核算,证明了提出的改进算法的有效性,并且利用节点重要度,计算得到了贵阳市2020年各主要客运站的客运规模。基于贵阳市各主要客运站的客运规模以及重要程度,通过引入新的思路,对主要客运的布局、功能进行规划,最终得到了贵阳市2020年公路客运枢纽布局规划。