我国海港专门人才需求预测

由交通部科技教育司完成的全国教育科学“九五”规划交通部重点研究课题《2015年交通专门人才需求预测及交通教育发展战略研究》中抓住了21世纪初我国交通发展必须解决的关键问题，密切结合我国国情和交通事业发展的实际，论证了交通教育与交通事业发展的关系。     

以大类货运需求分析把握未来货运量增长趋势

本文从主要大类货物运输需求入手,分析了它们的运输量与主要行业产品产量、资源与原材料入量、进出口量的关系。在此基础上,对货物运输量的主要影响因素进行了甄别、筛选,为准确判断和把握未来货物运输总需求量提供了判断依据和预测思路借鉴。     

基于用地区位的城市生态新区静态交通需求预测模型研究

在城市生态新区规划建设过程中,进行动态交通规划的同时,需要在把握未来趋势的基础上,对静态交通需求进行正确的预测.结合城市生态新区静态交通需求影响因素分析,对比研究典型的传统静态交通需求预测模型,引入静态交通区位理论,从地理、社会、环境、交通及公交等5个方面量化生态新区的静态交通区位优势,建立了基于用地区位的城市生态新区静态交通需求预测模型,以汕头市南滨片区为例证明了该模型的可行性.     

喀什经济开发区综合交通规划中交通需求预测

喀什地区位于中国的西大门，与5个国家接壤，有6个国家一类口岸对外开放，区域优势明显．对喀什经济开发区交通需求的科学研究是促进该研究区域交通运输事业规范而高速发展的关键．本文采取时间序列预测法、弹性系数法、综合评价法等方法，系统全面地对该区域交通需求预测进行了分析，为该区域综合交通规划与建设奠定了基础．     

多机场体系腹地旅客需求预测及经济效益评价——以京津冀机场群为例

以多机场体系结构变化引起的腹地旅客需求和经济效益变动情况为研究对象，在综合考虑区域市场需求、地面交通可达性、服务品质等因素的基础上，构建多因素复合空间分析模型。基于高德地图API实时出行数据，对区域内各机场与腹地之间的交通流进行定量分析和预测。借用有无项目对比法思路，构建基于客流变动的区域民航经济效益评价模型，旨在为多机场体系内的机场建设和资源分配提供参考。以京津冀机场群为例，研究结果显示，大兴机场的投运将使京津冀机场格局呈现局部集聚和全局优化并存的局面，双枢纽的功能定位使得大兴与首都机场对北京核心市场的客流吸引力趋于一致。通过显著拓展北京民航市场发展空间，预计当大兴机场年旅客吞吐量达到7 200万人次时，累积时间节约总效益将超过500亿元。     

基于粒子群和LSTM模型的变区间短时停车需求预测方法

停车信息是智能停车诱导系统得以成功实施的关键与基础, 被广泛认为能够有效解决当前停车难问题。鉴于停车信息在解决停车问题中的重要性, 研究了基于粒子群和LSTM模型的变区间短时停车需求预测方法。为充分发挥数据在提高模型预测精度的作用, 提出了以马尔可夫生灭过程为基础概率转移模型, 将停车到达率、离开率量化车随时间变化的停车需求, 通过标定实际的停车到达率和离开率, 确定预测模型的动态预测间隔与时段; 采用LSTM网络作为基础预测模型, 并利用粒子群优化算法优化网络参数。以吉林大学南岭校区停车场为研究对象, 按工作日与非工作日分别对停车数据进行预测并与其他预测模型进行对比分析。结果表明: 提出的停车需求预测模型在工作日的预测平均绝对误差为2.53辆, 均方误差为11.89辆; 非工作日的预测平均绝对误差为2.32辆, 均方误差为10.89辆。      

基于需求预测与CTM的高速公路交通事件影响范围预测

交通事件在高速公路上经常发生,其时间与空间上的不确定性,以及对上游路段和相邻国省道带来的动态衍生影响,使得提前制订具有针对性的预案难度很大.如何快速预测交通事件的影响范围以及交通管控措施的实施效果,成为高速公路应急处置管理的基础.提出基于交通需求预测与元胞传输模型相结合的技术,首先通过卡尔曼滤波算法估计和预测交通需求矩阵,并将上述交通需求加载在元胞传输仿真模型中模拟未来路网的交通运行状态,用于实时、快速预测交通事件发生后未来短时的交通拥堵发展态势.基于该技术,开发了公路网交通运行状态预测系统,通过实际数据的测试,证明该系统在公路网交通事件影响范围预测方面具有良好的精度,并且预测精度随着路网基础交通量的增大而提高.     

城市多功能建筑共享式停车需求预测分析

停车需求预测是停车设施规划的一项基础性工作,是制定各种停车规划与管理方法的重要依据。长期以来,对停车需求的预测往往是将各类不同用地性质的停车需求量进行简单的累加,而忽略不同用地性质的停车共享性。通过分析大型多功能建筑的各种停车特性,在单一用地性质的停车生成率模型的基础上,考虑到时间的变化性、驾车者的可接受步行距离以及区位等因素的影响,建立多功能建筑的共享式停车需求预测模型,为城市多功能混合用地的停车需求预测提供有效的方法。     

基于灰色关联度与多元线性回归模型的客运需求预测

在分析客运需求影响因素的基础上,采用灰色关联分析相关理论,对影响中国旅客运输需求的各个因子进行分析,选出影响客运需求较大的因子,建立客运需求量与主要影响因子之间的多元线性回归预测模型;通过实例运用,将回归模型预测数据与实际数据进行对比,预测精度在±8%以内,精度较高。     

客车市场开门红

2007年市场特征和需求预测 1．市场走势特征 （1）结构调整将加快。实际上，从2001年开始，我国的大中客市场就开始进入结构调整期。这种结构调整主要表现在两个方面，一是由于城市公交和旅游市场的快速发展带动的大客比例的提升而中客比例的下降；二是由于人们生活水平的快速提高，大中客产品的高档化趋势带动的整车比例的提升而底盘比例的下降。从目前的客车市场环境来看，这两种结构调整的趋势2007年还将加快。[第一段]