基于乘法ARIMA模型的公路客运量预测

在收集了2004-2007年我国公路客运量月度数据的基础上,进行时间序列分析,建立了我国公路客运量月度数据的求和自回归移动平均（ARIMA）模型。分析结果显示：与常用的多项式曲线预测模型和灰色预测模型相比,模型ARIMA（2,1,2）（1,1,1）12有更好的预测效果,可以用于我国公路客运量月度数据的短期预测。     

公路客运量预测方法的比较

科学准确地预测公路客运量,超前掌握公路客运量发展的趋势、特点、规律和数量,是制定公路客运发展和站场配置规划的基础。运用灰色模型、指数平滑模型、回归分析法、弹性系数法等多种预测模型对某城市2003~2015年公路客运量进行了分析预测,通过残差分析和绝对百分误差(MAPE)进行择优,提高了预测精确度。最后采用组合预测确定终值并进行了分析比较。结果表明,组合预测综合考虑了各种因素的影响,能够提高公路客运量预测精度,为公路客运发展提供科学决策依据。     

应用灰色系统GM（1,1）模型预测长春市公路客运量

利用我市１９８８年～１９９４年公路客运量，建立灰色系统ＧＭ（１，１）模型及残差修正ＧＭ（１，１）模型，利用该模型对我市１９９５年、１９９６年、１９９７年公路客运量进行了预测。     

广州市公路客运线路客运量的预测

公路客运量的预测对于公路客运的管理和决策具有重要意义。本文研究了利用重力模型预测2005年和2010年广州市公路客运线路客运量的方法,并给出了主要线路的预测和分析结果。     

遗传算法在公路综合客运量预测中的应用

在公路网规划中，正确确定区域的公路综合客运量是一项重要的基础工作。文章介绍了基于实数编码的遗传算法在公路综合客运量预测模型求解中的应用，计算结果表明，该方法要优于线性化最小二乘参数估计法，为公路综合客运量预测提供了一种有效的方法。     

基于蚁群优化支持向量机模型的公路客运量预测

针对公路客运量预测难以建立精确预测模型的问题,文章引入基于蚁群优化的支持向量机算法对公路客运量进行预测。由于支持向量机的预测精度很大程度上取决于参数的选取,因此利用蚁群算法来优化其训练参数的选择,以得到优化的支持向量机预测模型,利用其对小样本及非线性数据优越的预测性能进行公路客运量的预测。以北京市的数据作为应用算例,并与BP神经网络及传统SVM的预测结果进行对比分析。实验结果表明,基于蚁群的支持向量机模型的预测精度更高,误差更小,可以更有效地对公路客运量进行预测;也说明利用蚁群算法进行支持向量机参数优选的方法是可行有效的。     

基于乘积季节模型的铁路客运量预测

利用中国铁路客运量2005-2016年的月度数据资料,采用乘积季节模型进行建模,对2017年1-6月进行预测;在Eviews和R软件操作下训练与测试数据,分别得到两种乘积季节模型;结果表明:两种软件下客运量的预测误差率均控制在10%以内,两种模型都能较好地预测铁路客运量未来数据的变化情况;通过比较,Eviews建立乘积季节模型,数据分析思维更加严谨,但操作较为复杂,平均预测误差率为4.59%,预测正确率稍低;R软件利用程辑包中相关分析、参数估计与预测函数等,可直接进行分析与预测,操作较为简便,平均预测误差率为3.36%,数据预测正确率较高;通过利用R软件建立ARIMA(2,1,1)×(1,1,1)12模型,此时模型预测精度较好,为预测未来全国铁路客运量变化提供一定的参考价值。     

基于LOGIT和系统动力学的客运专线运量预测模型

客运专线运量预测对于制定旅客列车开行方案起决定性作用. 针对客运专线的特点,分析了不同层次旅客的出行需求,建立了系统动力学模型,并对郑西客运专线日客流量进行预测. 通过与近年该客运专线客流结果比较分析,发现模型预测结果与实际客流以及LOGIT预测结果非常接近,验证了模型在运量预测方面的合理性.     

基于系统动力学方法预测中国的煤炭投资需求

煤炭投资涉及到勘探、开发、采选、更新改造、库存等很多环节,投资系统内部动态关系错综复杂,文中采用系统动力学方法预测中国2006 2050年的煤炭投资需求.结果表明,"十一五"期间,中国煤炭投资需求旺盛,快速攀升;从"十二五"初期开始,煤炭投资逐步滑落,但滑落速度逐渐放缓.大中型煤矿的基本建设投资是煤炭总投资的主要组成部分(62%～64%);然后是大中型煤矿的更新改造投资(28%～29%),勘探投资(5%～6%),小型煤矿投资比例最小(1%～4%).     

基于Softplus函数的双隐含层BP神经网络的公路客运量预测

为了提高预测模型的精度,提出一种基于Softplus激活函数的双隐含层BP神经网络的预测方法,提高了模型的非线性学习和泛化能力及预测精度,并改善了网络性能。将该方法应用于公路客运量实际预测中进行有效性验证,结果表明该方法对公路客运量有更好的非线性拟合能力和预测准确性。     

民航客运量的ARIMA模型与预测

介绍了求和自回归移动平均(ARIMA)模型的一般表达方式,并提供了使用该模型进行建模和预报的一般过程,最后以某条航线的实测数据为例,进行实证分析,得到了8步的短期预报结果,其相对误差为0．08．     

加权几何平均组合预测方法在公路客运量预测中的应用研究

对我国公路客运量进行科学、准确的预测,提前掌握客运量的变化发展趋势及规律,是为职能部门制定公路客运发展规划和配置基础设施的基础。提出基于向量投影法的加权几何平均的组合预测模型,并运用该模型对某城市2003－2015年公路客运量进行了预测,预测结果表明该方法具有较好的预测精度。     

基于多元线性回归的公路客运量发展预测模型

文章为预测未来公路客运量的发展,在分析影响客运量发展相关因素的基础上,应用多元线性回归方法,建立了客运量发展预测模型;经过统计学相关检验表明,所获得的模型正确,具有一定的科学性和有效性.     

基于随机波动条件的公交客运量预测模型

针对传统的灰色GM（1,1）预测模型在预测公交客运量中存在误差过大的问题,结合公交客运量随机波动的显著特征,通过对残差序列进行再处理,构造新的数据序列,构建GM（1,1）改进预测模型对公交客运量进行预测,并应用于某城市的2条公交线路客运量预测。结果表明：随机波动条件下的GM（1,1）改进预测模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模后预测的公交客运量的平均相对误差分别为4.9%和5.3%,明显优于传统GM（1,1）模型预测的公交客运量的平均相对误差7.5%和7.45%;相对误差最大值分别降低了4.68%和2.99%。     

中国城市化过程的非线性动力学模型探讨

提出了刻画中国城市化过程的非线性动力学模型,并将该模型与描述美国城市化进程的模型在形式上进行了统一,得到城市化非线性动力学的一般模型。借助中国1949—2000年的城乡人口数据从经验上证实了模型的有效性,同时给出美国模型的数据拟合过程作为参照。中国的城市化动力学模型与生态学的Lotka-Volterra模型同构,但参数不同,由此可以解释城市演化的Holland问题。另一方面,中国的城市化动力学模型与西方的城市化模型参数性质不同,由此可以揭示中国城市化进程中存在的问题和优化的方向。     

基于Multi-Agent的公路仿真系统框架

为了建立公路仿真系统对公路设计的合理性进行评价，研究了公路仿真系统结构问题。公路仿真系统是连续变量动态系统和离散事件动态系统相互作用的混杂系统，通过分析公路仿真系统的特征，建立基于Multi-Agent理论的公路仿真系统框架。将系统划分为3类相互作用的A-gent，即反应Agent、合作Agent和界面Agent，给出了适合公路仿真特点的Agent元定义，建立了各Agent的协商模型，并对其运行机制进行了讨论。该仿真框架的建立，从软件工程的角度解决了仿真过程中混杂性的问题，对于合理设计仿真系统结构具有重要作用。     

中国城市化过程的非线性动力学模型探讨

提出了刻画中国城市化过程的非线性动力学模型,并将该模型与描述美国城市化进程的模型在形式上进行了统一,得到城市化非线性动力学的一般模型。借助中国1949?2000年的城乡人口数据从经验上证实了模型的有效性,同时给出美国模型的数据拟合过程作为参照。中国的城市化动力学模型与生态学的Lotka-Volterra模型同构,但参数不同,由此可以解释城市演化的Holland问题。另一方面,中国的城市化动力学模型与西方的城市化模型参数性质不同,由此可以揭示中国城市化进程中存在的问题和优化的方向。     

基于Lotka-Volterra模型的上海低碳化产业结构调整系统仿真研究

从上海三次产业的产值及其碳排放量出发,利用Lotka-Volterra模型对上海二三产业调整进行模拟分析.运用系统动力学的理论和方法,研究上海产业低碳化及其发展运行的内在动力机制,并据此对上海经济的低碳发展路径进行预测与展望,提出政策建议.研究表明:低碳产业替代高碳产业是上海经济发展的必然趋势,同时也应促进产业整体的和谐发展、低碳发展.     

OpenFlight三维公路模型设计参数的获取

为快速获取人-车-路虚拟仿真系统中三维公路模型的平曲线、纵断面和横断面参数,在分析OpenFlight格式公路模型多级层次数据结构的基础上,建立了深度优先和广度优先结合的递归遍历计算模型,给出了利用OpenFlight API读取三维公路模型中平曲线半径、纵坡度、超高、缓和曲线长度以及起点、控制点和终点坐标参数的方法,开发了基于Visual C++6.0的读取程序,并在云南省保山-龙陵高速公路的运营安全评价与改善项目研究中进行了虚拟仿真应用.应用结果表明,该方法在提高建模效率的同时,使得各路段的运行帧率平均提高了1.3 f/s.     

影响浙江省公路客运量主要因素的回归分析

为了研究浙江省的公路客运量,选取居民总消费水平、全省生产总值、年末总人口数、人均可支配收入、通车总里程数和其他客运总量六个主要影响因素,根据多元线性回归方法建立数学模型,运用SPSS统计软件,得到这些影响因素与浙江省公路客运量的关系,并对未来的公路客运量进行一些预测.