四阶段交通需求预测模型不确定性传递分析

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1、分类号：U49『；F510710．20061025渡步太海硕士学位论文四阶段交通需求预测模型不确定性传递分析罗京导师姓名职称王元庆教授申请学位级别工学硕士学科专业名称交通运输规划与管理论文提交日期2009年4月29日论文答辩日期2009年5月17日学位授予单位长安大学答辩委员会主席学位论文评阅人陈红教授冯明怀教授级高工摘要交通运输系统是包含许多不确定性因素的复杂大系统，在进行交通需求预测时应充分考虑不确定性因素的影响，以便做出正确决策。交通需求预测的不确定性引起了国外较多规划人员的重视，研究表明不确定性是需求预测模型的本质属性，而

2、国内对它的研究还非常少。本文为分析和定量交通需求预测模型的不确定性提供了分析框架。本文首先回顾了常用的四阶段交通需求预测模型及模型的影响因素、模型参数的选取等问题，接着针对特定模型，对四阶段交通需求预测模型的不确定性问题进行了深入分析，界定了四阶段模型不确定性的来源，将预测模型的不确定性主要归为两类：输入的不确定性和模型的不确定性。针对四阶段模型不确定性问题的特点，选取二维蒙特卡罗仿真分析方法，该方法能够将模型总的不确定性中由输入变量引起的不确定性和由模型参数引起的不确定性定量区分，可帮助决策者定量选择对模型结果不确定性影响较大的

3、因素，从而有针对性的进行改善。采用算例研究，针对四阶段模型的不确定性问题，考虑人口数量、方式分担、分布阻抗系数的不确定性，定量分析各阶段的输出变化情况，认为输入变量、模型参数都是影响模型不确定性的主要因素。在对本文算例进行分析后得出，相较模型输入来说，模型参数对模型输出不确定性的影响更大，在进行预测和制定决策方案时应重点考虑。算例也对四阶段模型中不确定性在各阶段的传递进行了量化研究，得出四阶段模型前三阶‘段不确定性是累积发生的，而最后交通分配阶段采用均衡分配法能够减少路段流量分配的不确定性。关键词：交通需求模型、不确定性、四阶段预

4、测模型、误差传递、蒙特卡罗仿真AbstractTheinfluenceofuncertaintyintransportationdemandforecastsshouldbestudiedinordertomakecorrectdecisionsincethetransportationsystemisacomplicatedsystemcomprisingofmuchuncertainty．Uncertaintyintrafficdemandforecastmodelscausedmoreattentionbytheforeig

5、nplanners．Researchshowsthatdemanduncertaintyistheessentialattributeofthepredictionmodel，anditsresearchisveryfewinternally．Thisstudyprovidesaframeworkforanalyzingandquantifyingtheuncertaintyinvolvedintraveldemandforecastingmodels．Thisarticlefirstreviewedthecommonlyused

6、four-steptraveldemandforecastingmodelsandmodeltheimpactoffactors，theselectionofmodelparametersandSOon，thenforspecificfour—steptraveldemandforecastingmodels，analysisedtheuncertaintyin-depth，definedtheSOurCeSofuncertaintyinthefour-stepmodel，andclassifiedtheuncertaintyof

7、predictionmodelsintotwocategoriesmainly：inputuncertaintyandmodeluncertainty．Forfour—stepmodeluncertaintiesfeatures，selectedthetwodimensionsMonteCarlosimulationanalysismethod．Thismethodisabletoquantitativelydistinguishthegeneraluncertaintycausedbytheinputvariableuncert

8、aintyandthemodelparametersuncertainty，inordertohelpdecisionmakerschoosethefactorsthathavesignificantimpactonthemodelresults，