基于组合模型的西安市汽车保有量预测

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1、轻型汽车技术2013(3)总283技术纵横3基于组合模型的西安市汽车保有量预测孙正一赵双喜(长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室)摘要本文采取组合模型对西安市汽车保有量进行模拟预测，并对预测结果进行相关计算，得到了预期结果。与以往方法相比，新方法提高了预测精度，说明该方法具有较好的实用性和推广价值。，关键词：城市交通汽车保有量组合预测型，无需确定权重，使其预测精度提高。其组合预引言测模型为：汽车保有量的研究是城市道路交通规划的一Y=b1Yt1+b12+b3yl3+^y(1)项基础性工作，对于城市

2、交通规划与管理有着重式中Y——组合预测值大意义。为提高汽车保有量的预测精度，本文采用——第t年第i种方法预测值二元线性回归方法，一次指数平滑法，平均增长法b1，bb，，——常数进行组合预测，以西安市汽车保有量为实例，显示2．2二元线性回归方法该预测方法的可行性。通过分析，建立汽车保有量与人口、人均GDP的二元函数模型为：1西安市道路交通现状Ytl~ax2t1+bxC(2)根据西安市车管所的统计数据显示：截至式中Y——第t年的预测值2012年5月底，西安机动车保有量为149．78万Xt，——第t年人口数辆，

3、其中小型、轻微、微型车辆为108．74万辆；大中Xl厂_第t年人均GDP型车辆数为9．87万辆，其他汽车7．21万辆。车与a，b，c——常数路相矛盾是导致西安市道路拥堵的重要原因。因2．3改进的一次指数平滑法此，汽车保有量的研究预测对于城市的交通规划为降低一次指数平滑法预测的误差，采用改和管理有着重大意义。进的一次指数平滑法。模型为：Ya=yo-la(x广yfI_1】2)(3)2模型的建立式中Y厂一次指数预测值2．1组合预测模型分析xI_—第t年观察值组合预测是用两种或两种以上不同的预测方^fI_。厂上年

4、指数平滑预测值法对同一预测对象进行预测，然后对各个单独的a——平滑系数即加权系数，a∈(0，1)预测结果适当地加权后取其平均作为预测结果的(x。一Yft_—第t年观察值与上年指数平滑预测预测方法。值的差，即预测误差建立预测值与实际值之间的多元统计回归模2．4平均增长模型4技术纵横轻型汽车技术2013(3)总283平均增长模型适用于呈稳态增长的预测，城市汽车年保有量增长趋势符合其要求。首先，求出平均增长率：r=：“撅(4)各年预测数据分别等于上一年预测值乘以r，从而得出：Ynl3：vyl×rt-(5)图1西

5、安市2005年一2011年汽车保有量拟合曲线3模型的应用表3汽车保有量各个预测方法预测结果比较3．1历年汽车保有量(单位：万辆)从西安市车管所机动车统计的2005年到二元线改进的一平均增组合预年份性回归次指数平长模型测模型实际值2011年汽车保有量，数据见表1。模型滑法表1西安2005—2011年汽车保有量200538．8037．1638．1735．9736．5720064l_3040．9844．5645．2942．80年份汽车保有量(万辆)2o0753．4053．O954-3352．1550．792o0

6、536．4200860．9163．6058．9161．0859．57200979．8575．9O79．1178-2475．48200642．82O1Ol17．56l14．041l5．59l15．02116．5O200750．82O1ll23．271l8．191l9．82I18．85l19．5O20HD859．62o0975．53．1．2西安市汽车保有量一次指数模型预测2010l16．5将表1中的数据带人公式(3)，拟合公式：20ll119．5YI2=0．96x+0．04yn．12+3082(7)计算得到各

7、年预测值见表4。3．1．1西安市汽车保有量二元线性回归模型表42012年一2014年西安市汽车保有量预测年份201220132014从西安市统计局得2005年到2011年常住人汽车保有量(万辆)125．88156．92194．13口、人均GDP，数据见表2。表22005年一2011年常住人口、人均GDP3．1．3西安市汽车保有量平均增长模型预测年份常住人口(万人)人均GDP(Y~元1平均增长模型的关键在于求出保有量的平均20o5806．811990增长率，根据公式即可求出西安市汽车保有量年20o6822．

8、522241平均增长率为18．51％(各年预测值误差比较见表2007830．54263451。2o08837．523741表5误差比较2O09843．464737二元线改进的一次平均增组合预性回归指数平滑法长模型测模型20l0846．7350oO平均绝2011849．2872127317．987-227．16对误差％对汽车保有量进行回归分析，经过拟合，得到3_2西安市汽车保有量模型预测与误差比了精度相对较高的预测函数，如图1，