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。     

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。     

GM(1,3)模型在交通系统公路客运量预测中的应用

交通系统公路客运量预测不仅具有模糊性和动态性等特点,而且受多个因素影响。许多交通研究人员只根据客运量一个因素,用GM(1,1)模型预测。文章运用GM(1,N)系统综合预测模型,考虑系统中多个相关因素,并结合GM(1,1)模型,以原始离散的公路客运量、人口和国内生产总值GDP三组数据数列为基础,建立GM(1,3)模型来预测公路客运量。在详细论述了系统综合预测模型GM(1,3)的建立过程后,用后验差检验法对预测结果进行了检验,预测精度较好,表明此模型对公路客运量预测有一定应用价值。     

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.     

基于灰色Verhulst-马尔可夫链组合预测方法的公路客运量预测研究

将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合,提出了灰色Verhulst-马尔可夫链组合预测方法来预测具有饱和状态发展趋势的观点;结合广东省公路客运量发展趋势来对该组合预测方法进行具体应用.计算分析证明,该模型较灰色Verhulst模型、灰色GM(1,1)-马尔可夫模型具有预测精度高、适应弹性大、实用性强等特点,可对公路客运量的发展趋势进行宏观把握,对宏观决策具有指导意义.     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

城市公共交通枢纽客流量预测实用方法研究

通过全面分析遗传算法和神经网络的优缺点,在充分考虑各种可量化因素的影响权重的基础上,建立了遗传神经网络模型,提出了城市公共交通枢纽客流量预测实用方法,并通过实例进行了分析验证。结果表明,该方法在城市公共交通枢纽客流量预测的应用过程中具有较强的学习能力和自适应性,,其预测的精度明显得到提高。     

运输通道公路旅客中长距离OD模型构造及分段客运量预测

针对运输通道公路旅客中长距离出行特征及调查点OD不一致问题,通过对各运输线路(高速公路、国道等)影响区域交通小区划分及变化的分析,提出利用既有的不同线路上各个调查点的OD调查结果,采用合并、拆分的方法构造通道OD的基本原理及旅客中长距离出行OD模型约束条件和修正方法,进而利用构造的OD模型预测未来年OD分布,推算通道内公路旅客中长距离出行的分段客运量,并结合京郑运输通道的公路分段客运量预测阐述了该方法的具体应用。     

中—尼—印跨喜马拉雅铁路通道探讨

中国和印度两国的经济目前正处于高速发展期,双边贸易和人员交流也逐年迅速增加。一方面,虽然两国接壤,但是客运和货运主要依靠航空和海运,难以满足未来运输需求及可持续发展的要求;另一方面,邻国尼泊尔迫切需要1条连通外界的通道,以发展本国经济。本文利用引力模型预测了2050年之前中国与印度的双边贸易额,并根据历年货运量与贸易额的关系、旅客人数及人均GDP的关系及相应分担率,推算了中国—尼泊尔—印度铁路的货运量及客运量,从而分析了修建铁路通道的必要性;根据可能的铁路线路,通过工程类比估计了铁路的建设成本和回报期;最后,分析了铁路建设带来的经济效益、社会效益和环境效益。     

运输通道客运需求方式结构组合预测方法研究

在阐述客运需求结构的定义及其影响因素的基础上,探讨客运需求方式结构的形成机理。基于此形成机理,提出旅客出行选择运输方式的层次结构过程,并依此构建间接预测模型。将间接预测模型与MNL模型（直接预测模型）进行组合预测,通过对2种模型预测结果进行差异化的权重赋予,从而形成最终预测结果。以沪宁运输通道为实例对该组合预测方法进行试验,并对预测结果与现状数据进行比较,结果表明该组合预测方法具有较好的可行性。     

最大熵模型在福田枢纽换乘量分布预测中的应用

综合客运枢纽换乘量分布预测是枢纽规划和设计中的重要步骤,预测结果的好坏会直接影响枢纽的整体功能和运行效率的发挥。为此,将＂四阶段法＂中的交通分布预测原理运用于客运枢纽的换乘量分布预测,建立换乘量分布的最大熵模型并设计其算法。模型引入重力式先验概率,隐含考虑随机因素的影响,从宏观上描述出行者的换乘行为,发生概率最大时的换乘量分布即为规划年的换乘量分布。将该模型应用于福田枢纽的换乘量分布预测中,通过基础数据的引入和模型参数的标定,可获得比较满意的规划年换乘量分布数据,并为综合客运枢纽的规划建设提供科学依据。     

基于多方式广义费用模型的超级交通网络需求预测技术应用

针对综合交通网络规划各方式缺乏有机融合问题，通过建立以虚拟概化线连接的铁路、公路、水运、民航各方式交通线网和火车站、港口、机场等枢纽节点一体衔接的超级交通网络模型，运用广义费用函数计算客货在路网、枢纽及虚拟概化线上流动产生的广义费用，实现各方式交通网络融合。考虑公路客货运周转量占全方式总量比例高，但客货运平均运距短，以县级行政单元为基础将全国划分为2 540个综合交通小区，获取2018年各运输方式全年客货运起讫点（OD）数据，通过聚合、拆分等方法，将各方式OD表叠加形成现状综合交通小区客货运输量OD表；采用总量预测、自上而下分层控制的技术路线，对2050年全国总量、分区域总量和综合交通小区客货运发生吸引量进行预测，计算2050年综合交通小区客货运输量OD，实现各方式运输需求融合。基于Fisk模型，构建组合出行情况下多方式、多类别随机用户均衡分配模型（SUE），采用连续权重平均（MSWA）法对模型进行求解，并通过算例验证了模型和算法的有效性。结果表明：模型能够体现“宜铁则铁、宜公则公、宜水则水”的规划理念，实现乘客组合出行和货物多式联运，预测精度较高。研究成果可应用于宏观交通趋势判断，为实现综合交通网络规划中各方式有机融合提供借鉴，并成功应用于国家综合立体交通网规划研究中。     

国外综合交通需求理论经验借鉴

我国的综合交通运输需求理论正处于发展起步阶段,分析了新时代交通需求预测理论相对于传统理论的3个转变,从客运与货运2个方面介绍了国外综合交通需求预测的模型与方法,并结合国外综合交通需求预测相关研究与实践提出了我国研究综合交通需求理论可以借鉴的经验。     

公路客运线路发班站点的定量优选

公路旅客运输在综合客运体系中的地位不断加强,而公路旅客运输组织方法却停步不前,仍主要依靠实际经验进行,已暴露出其明显的不合理性和不科学性.针对目前公路客运发展趋势对专业性理论指导的崭新要求,文章对公路客运线路发班车站的组织方案进行了优化研究,提出了综合相对无效费用的概念,建立了总体优化模型,给出了具体求解策略和应用实例,并在某主枢纽城市得到了实际有效运用.