公路客運(yùn)量誘導(dǎo)有序加權(quán)平均組合預(yù)測(cè)模型研究.pdf

1、公路客運(yùn)量預(yù)測(cè)是評(píng)價(jià)公路客運(yùn)項(xiàng)目以及進(jìn)行估算投資的依據(jù)。常用的公路客運(yùn)量預(yù)測(cè)方法有回歸分析法、指數(shù)平滑法、灰色模型預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及組合預(yù)測(cè)法等。公路客運(yùn)量受多層次多方面因素影響,準(zhǔn)確描述其發(fā)展變化規(guī)律較為復(fù)雜,單一采用傳統(tǒng)方法所得的預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性有限。20世紀(jì)60年代 Bates和Granger首先提出組合預(yù)測(cè)方法,與以往單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法相比,組合預(yù)測(cè)結(jié)果精度大有提升,現(xiàn)在組合預(yù)測(cè)已發(fā)展成為預(yù)測(cè)領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究方向。
　　為了提高

2、公路客運(yùn)量的預(yù)測(cè)精度,在現(xiàn)有客運(yùn)量預(yù)測(cè)模型基礎(chǔ)上,本文首先本文考慮影響公路客運(yùn)量生成的多方面因素,將影響因素劃分歸類,運(yùn)用灰關(guān)聯(lián)分析方法對(duì)多個(gè)影響因素按照與公路客運(yùn)量的關(guān)聯(lián)度從大到小排序,以篩選出關(guān)聯(lián)度大的因素進(jìn)行下一步建模分析;然后選取ARIMA模型擬合影響因素的變化情況并預(yù)測(cè)未來(lái)年份的影響因素值。其次,考慮公路客運(yùn)量隨時(shí)間變化的自身發(fā)展規(guī)律,遴選三次指數(shù)平滑、GM(1,1)、多元回歸模型和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型用以分析預(yù)測(cè)公

3、路客運(yùn)量;然后采用 IOWGA算子將各單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法結(jié)合起來(lái)建立了公路客運(yùn)量的組合預(yù)測(cè)模型,同時(shí)約定了誤差精度計(jì)算模式。最后以黑龍江省公路客運(yùn)量及各影響因素歷史數(shù)據(jù)為模型樣本,分別建立單項(xiàng)公路客運(yùn)量模型與組合預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)分析未來(lái)年份黑龍江省公路客運(yùn)量的變化趨勢(shì),選取均方誤差、平均絕對(duì)誤差和平均絕對(duì)誤差百分比為評(píng)價(jià)指標(biāo)判斷各模型預(yù)測(cè)結(jié)果的精度;通過(guò)分析計(jì)算結(jié)果,驗(yàn)證了組合模型所得結(jié)果與其它常用方法相比,與實(shí)際客運(yùn)量之間相差較小,預(yù)測(cè)精度較