成绵乐运输通道客运量预测方法的研究

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1、西南交通大学硕士学位论文成绵乐运输通道客运量预测方法的研究姓名：周颖申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：王慈光20080401西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要运输通道在整个综合运输网络中起着骨干作用，而掌握运输通道运量需求是研究运输通道的重要前提。这对于今后的路网建设、运力布局、运输政策的制定都有重要的参考价值。本文概述了运输通道客运量预测的研究现状，具体分析了影响成绵乐运输通道的因素，并对其进行灰色关联度分析。在讨论成绵乐运输通道常用的客运量预测方法的基础上，分别运用回归法、BP网络、指数平滑法

2、和灰色模型预测通道各区域客运总量，最后运用最优组合的方法，把这四个单一预测方法有机结合起来，构成一个整体。主要包括以下内容：(1)第l章绪论部分，详尽地对最新的运输通道理论的研究现状进行了分析和归纳，介绍目前常用的运输通道预测方法。(2)第2章介绍成绵乐运输通道的基本情况以及通道客运量预测的前期准备工作即OD小区的划分、基年OD表的获得等。(3)第3章分析成绵乐运输通道的影响因素，并利用灰色关联法分析这些影响因素(由于收集资料的有限，本文仅分析GDP和人口数量这两个影响因素)，从而获知GDP和人口数量对于客运量的影响较大

3、，将其作为各区域客运量预测系统的输入是合理的。最后预测影响因素未来特征年的发展变化趋势。(4)第4章运用因果关系法(二元线性回归和BP神经网络)预测成绵乐运输通道各区域客运量。(5)第5章运用时间序列法(二次指数平滑法和灰色预测法)预测成绵乐运输通道各区域客运量。(6)第6章利用最优组合法对四种成绵乐运输通道客运量预测结果加权处理，然后进行客流分布、诱增运量及分担运量的预测，最后进行结果分析。综上所述，本文对成绵乐运输通道客运量的预测进行了一些研究工作，对解决通道的实际问题具有一定的指导意义。关键词：运输通道客运量灰色模

4、型BP神经网络组合预测法西南交通大学硕士研究生学位论文第1I页ABSTRACTTransportcorridorplayanimportantpartinthewholecomprehensivetransportnet，butcontrolledatransportationvolumeisallimportantpremiseoftheresearchtransportcorridor．Thishasanimportantreferencevaluetoforwardingnetwork，transportation

5、capacitylayoutandtransportationpolicy．Thepapersummarizedthepresentresearchofpassengervolumeoftransportationcorridor,andanalyzedtheinfluencefactorofthechen-mian-lecorridorwithgreyrelationanlysis．Onthebaseofanalyzingincommonusepassengertransportationvolumeofthechen

6、··mian··letransportationcorridorpredictmodel，thepaperrespectivelymakeuseoftheregression，BPneuralnetworks，indexnumbersandgreymodeltopredictthetotalpassengervolumeofthecorridor。Atlast，itusethecombinationforecastingmodeltoputtogetherthefourmethodsandconstituteawhole

7、．ThemaincontentiSasfollows：(1)Inchapter1，anintroductionpart，proceedstheanalysisandinducetotheresearchpresentconditionofthelatestcorridorpassagetheoriesindetails，introducethecurrentlycommonusecorridorpassagepredictmethod．(2)Inchapter2，introducethebasicsituationgof

8、thechen·mian-lecorridorandtheforntpreparetowork，includingtheindividetheOD，acquiredtheODformofbasicyearandSOon．(3)Inchapter3，anlyaizedtheinfluencefactorofpassen