需求预测方法及模型总结报告VIP专享VIP免费

需求预测方法及模型总结报告交通需求预测是交通规划中的核心内容之一。交通开展政策的制定、交通网络设计以及方案评价都与交通需求预测有亲密的关系。现代交通规划理论中的交通需求预测习惯上被分为四个阶段，即交通产生预测、交通分布预测、交通方式分担预测及交通网络分配。下面就对交通需求预测的四阶段法以及其各自的模型进展总结。一、交通生成预测Ⅰ、增长率法增长率法是根据预测对象（如客货运量、经济指标等）的预计增长速度进展预测的方法。预测模型的一般形式为：Qt=Q0（1+α）t增长率法的关键在于确定增长率，但增长率随着选择年限及计算方法的不同而存在较大的差异。所以增长率法一般仅适用于增长率变化不大且增长趋势稳定的情况，其特点是计算简单，但预测结果粗略，较适用于近期预测。Ⅱ、乘车系数法乘车系数法又称为原单位发生率法，类似于城市交通预测中的类别发生率法，它用区域总人口与平均每人年度乘车次数来预测客运量。模型的形式为：Qt=Ptβ乘车系数可以根据指标的历年资料和今后变化趋势确定，但是乘车系数本身的变动有时难以预测，各种偶尔因素会使其发生较大波动。此外，人口、职业、年龄的变化也使系数很难符合一定规律。Ⅲ、产值系数法产值系数法是根据预测期国民经济指标值（如工农业总产值、社会总产值、国民收入等）和确定的每单位指标值所引起的货运量或客运量进展预测的方法。模型的形式为：Qt=MtβⅣ、弹性系数法弹性系数法是通过研究单位社会经济指标产生的小区交通出行量，预测将来吸引、发生量的一种方法。此法是综合考虑我国经济开展程度和产业构造和开展趋势，参考O、D调查区域社会经济有关文献资料，确定弹性系数的大致范围，结合所得出的历史弹性系数及所处区域位置及相关运网历史交通量与直接影响区历史经济量的回归分析作为进一步的分析手段，确定出工程影响区的交通增长弹性系数，依此进展发生、吸引交通量预测。根据工程影响区经济开展速度预测结果和运输弹性系数，按下式计算交通量增长率：交通量增长率=GDP增长率×运输弹性系数Ⅴ、时间序列预测法又称时间序列预测法，是搜集和过去的交通量资料，从中找出交通量随时间而变化的规律，并用数学模型来表示这种规律，然后按此模型进展预测。该类模型包括：①趋势外推法；②指数平滑法；③灰色系统法；④人工神经网络法、小波分析法等。Ⅵ、回归分析法回归分析预测法就是一种通过分析研究因变量与相关因素的联络规律从而进展预测的方法。在诸多影响因变量的因素中，有些是与其它因素独立或近似独立的，有些那么是亲密相关的。我们选取其中主要的而且各自是互相独立的因素作为自变量。然后分析每个自变量与产生量大致的函数关系。回归分析法又分为：线性回归分析法：一元线性回归分析，二元线性回归和多元线性回归分析；非线性回归分析法：如多元线性回归法，是从调查数据中，选取某个自变量与多个因变量的多组样本值，建立多元线性回归模型:P=b0+b1X1+b2X2+…+bnXnⅥ、灰色预测法该理论是我国学者邓聚龙教授在上世纪80年代初提出的处理不完全信息的一种新理论，该理论应用关联度收敛原理、生成数、灰导数等观点和方法建立微分方程模型。如GM(1,1)表示一阶单个变量的微分方程，是最常用的灰色预测模型。灰色预测在诸多领域(包括交通量预测)都有较好的应用。设时间序列X（0）有n个预测值，X(0)=｛X(0)(1),X(0)(2),X(0)(3),…X(0)(n)｝加生成新序列X(1)=｛X(1)(1),X(1)(2),X(1)(3),…X(1)(n)｝，其中X（1）（k）=，k=1,2,…,n那么GM（1,1）模型相应的微分方程为二、交通分布预测交通分布预测模型，可以分为两大类。第一类是比较适用于较短期交通分布的模型，它们往往比较简单，主要用于交通网络没有发生重大变化的短期交通分布预测中；另一类是比较适用于长期交通分布预测或短期分布中交通情况有较大变化的交通分布预测模型，它们使用出行广义费用或其他较复杂的数学方法。以下主要介绍增长系数法和重力模型法，它们适用于长、短期交通分布预测。Ⅰ、增长系数法增长系数法根本依赖于各交通小区间基年的交通分布情况，把预测年的交通发生量和吸引量按基年交通分布的比例分布到路网中。该方法...