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《基于规划求解的组合预测模型在道路客运量预测中的应用.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第34卷第12期公路交通科技Vol．34No．122017年12月JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopmentDec.2017doi:10．3969/j．issn．1002-0268．2017．12．015基于规划求解的组合预测模型在道路客运量预测中的应用孙可朝(交通运输部科学研究院,北京100029)摘要:为更好地对道路客运量未来发展趋势进行预测,建立更加精确的预测模型,在分析主要预测方法的基础上,提出一种基于规划求解的组合预测模型。基于灰色模型、一元回归和指数平滑三种预测方法,建立了以历年预测值加权之和与实际值
2、的差值的绝对值之和最小为目标函数,以权重系数非负和权重系数之和为1的规划求解模型。在权重计算过程中,目标函数值随着迭代次数的增加逐渐减少,通过对目标函数值的变化值进行观测,当目标函数的变化值出现拐点时,定义了组合权重迭代次数的确定方法。选取更具有代表意义的“百城百站”旅客发送量为基础数据,建立了道路旅客运输客运量组合预测模型。在规划求解过程中利用Excel中的“规划求解”功能。试验结果表明:随着迭代次数的增加,目标函数变化值逐渐减小,当迭代次数为7时,目标函数变化值出现拐点,以此确定了迭代次数;传统3种预测方法的绝对误差分别是1．26,0．48和2．98,基于规划求解的组合预测模
3、型的绝对误差是0．12,预测精度更高、误差更小,并且该组合预测模型操作方便,可减少单个模型预测的不确定性,可根据上述模型对未来道路旅客发送量进行预测。关键词:交通工程;预测模型;组合预测;客运量;权重确定中图分类号:U492．4+13文献标识码:A文章编号:1002-0268(2017)12-0103-05ApplicationofCombinationForecastingModelBasedonPlanningSolvinginRoadPassengerTransportVolumeSUNKe-chao(ChinaAcademyofTransportationSciences
4、,Beijing100029,China)Abstract:Inordertobetterpredictthefuturedevelopmenttrendofroadpassengertransportandestablishamoreaccuratepredictionmodel,acombinedforecastingmodelbasedonplanningsolvingispresentedafteranalysingthemainpredictionmethod．Basedongraymodel,simpleregressionandexponentialsmoothin
5、g,theplanningsolutionmodelisestablishedwiththeobjectivefunctionastheminimalsumoftheabsolutevaluesofthedifferencebetweentheweightedsumofthepredictedvaluesandtherealvaluesovertheyears,andwiththesumofweightingfactorsis1andtheweightingfactorsarepositivenumberastherestrictions．Intheprocessofweight
6、calculation,theobjectivefunctionvaluesdecreasesgraduallyasthenumberofiterationsincreases．Byobservingthechangeoftheobjectivefunctionvalue,whenthetargetfunctionappearsinflectionpoint,themethodofdeterminingthenumberofiterationsofcombinationweightsisgiven．Bychoosingthemorerepresentative“HundredCi
7、tiesandHundredStations”roadpassengertransportvolumeasthebasic收稿日期:2017-03-18基金项目:交通运输部建设科技项目(2015318J36110);交通运输战略规划政策研究项目(2016-1-4);中央级公益性科研院所基本科研业务费项目(20166110)作者简介:孙可朝(1985-),男,河北临西人,硕士．(sunkechao2004@163．com)104公路交通科技第34卷data,thecombinedf
