城市客运交通需求预测模型 毕业论文

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1、摘要交通与经济的发展是紧密相连,相互促进的。然而,经济的发展也引起了许多交通问题的出现,成为人们面临的非常棘手的问题。如:城市交通拥堵、空气污染,噪声污染等问题日益严重。城市居民的出行受到很大程度的制约,造成巨大的经济损失,需要合理的交通规划才能从根本上解决问题。然而城市交通规划的前提是必须有切合实际的城市交通需求预测,高质量的预测是交通规划的重要依据,模型预测的精确性决定着我们是否能进行合理的交通规划,乃至于影响人们的生活及整个城市未来的经济发展。如何进行准确、合理的交通需求预测,是中国大多数城市共同面临的问题。当前我国正处于提高改善城市道路网络的关键

2、时段,合理的进行土地资源的利用,努力做到资源的高效利用,开展符合中国实际情况的交通需求预测模型研究的任务迫在眉睫。内容上,本文首先分析了论文的研究背景,介绍了论文研究的目的意义及研究思路,对城市客运交通需求预测模型的国内外的发展现状、相关理论以及预测模型存在的不足进行了相关的概述,在有充足理论基础的前提下,以唐山市为例,对唐山市的公共交通现状进行了分析,统计了唐山市近21年的客运量数据,并对其进行了分析以及未来几年变化趋势的预测。再分别运用移动平均法、指数平滑法、弹性系数法、及回归分析预测四种方法进行了计算。对比分析各种模型的预测情况,如预测的准确性、适

3、用条件、优点、缺点等。然后选择其中最适合唐山市客运量预测的模型,对其未来几年的客运量进行预测。最后针对预测的重要性,结合呼和浩特市的交通现状,提出了几点改善呼和浩特市客运环境的方法。关键词:唐山市;城市客运;交通需求预测模型AbstractThedevelopmentoftransportationandeconomyarecloselylinked,promoteeachother.However,economicdevelopmenthascausedmanytrafficproblems,hasbecomeaverydifficultproblem

4、peopleface.Suchas:citytrafficcongestion,airpollution,noisepollutionandotherseriousproblems.Cityresidentstravelarerestrictedtoagreatextent,causinghugeeconomiclosses,needreasonabletrafficplanningcanfundamentallysolvetheproblem.However,thepremiseofcitytrafficplanningisacitytrafficde

5、mandmusthavepracticalprediction,predictionofhighqualityisanimportantbasisfortransportationplanning,theaccuracyofmodelpredictiondetermineswhetherwecanreasonabletrafficplanning,aswellastheimpactonpeople'slifeandthewholecityeconomydevelopmentinthefuture.Howtoaccurately,reasonabletra

6、fficdemandforecast,isthemostcommonproblemsofChinesecity.Nowourcountryisinthekeyperiodoftimetoimprovethecitytoimprovetheroadnetwork,reasonableuseoflandresources,andstrivetoachieveefficientutilizationofresources,inlinewithChina'sactualsituationofthetrafficdemandforecastmodelresearc

7、htaskimminent.Incontent,thispaperfirstanalyzestheresearchbackgroundofthisthesis,introducesthemeaningandpurposeoftheresearchstudy,theoverviewofthecitypassengertrafficdemandsforecastingproblems,developmentstatusofdomesticandforeigntheoriesandpredictionmodel,basedonsufficienttheoret

8、icalbasis,takingTangshanCityasanexample,

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