城市軌道交通客流預(yù)測(cè)方法及模型研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，居民的出行方式逐漸多樣化。我國(guó)人口基數(shù)大，城市車(chē)輛擁有量逐年增加，城市規(guī)模也在逐漸擴(kuò)大等諸多因素使得交通擁堵成為困擾我國(guó)大多數(shù)城市的一個(gè)主要問(wèn)題。解決交通問(wèn)題的關(guān)鍵就是要加大力度建設(shè)運(yùn)量大、速度快且占地面積少的城市軌道交通，但城市軌道交通的建設(shè)耗費(fèi)資金大、具有很強(qiáng)的綜合性且一旦建成很難再改變，然而城市軌道交通的路網(wǎng)規(guī)劃和建設(shè)布局取決于客流的數(shù)量，因此科學(xué)合理的對(duì)客流量進(jìn)行預(yù)測(cè)成為重中之重。
　　在短期客

2、流預(yù)測(cè)方法方面，首先對(duì)時(shí)間序列法、灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行概述，然后分析傳統(tǒng)灰色模型在初始值設(shè)定方面的不足，即傳統(tǒng)灰色模型中初始值的確定方法是假設(shè)擬合曲線通過(guò)已知數(shù)據(jù)序列中的第一點(diǎn)，但已知數(shù)據(jù)序列中的任何一點(diǎn)作為擬合點(diǎn)都有可能是擬合精度最高的點(diǎn)。對(duì)此，結(jié)合Matlab和SPSS軟件將已知數(shù)據(jù)序列中的所有點(diǎn)分別作為灰色模型擬合曲線的擬合點(diǎn)進(jìn)行擬合，由擬合精度較高的兩個(gè)擬合點(diǎn)共同決定未來(lái)年客流量的預(yù)測(cè)值，最后建立基于時(shí)間序列模型、改進(jìn)灰色

3、模型和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的組合模型。以重慶市軌道交通2號(hào)線自運(yùn)營(yíng)以來(lái)歷年年客流量數(shù)據(jù)為例，分別對(duì)改進(jìn)的灰色模型和組合模型的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，與傳統(tǒng)灰色模型相比，改進(jìn)灰色模型的擬合值與實(shí)際值的平均絕對(duì)誤差降低了9％，組合模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的平均絕對(duì)誤差比單一使用改進(jìn)的灰色模型降低了61.4%，比單一使用時(shí)間序列模型降低了76.6%。同時(shí)用組合模型預(yù)測(cè)了重慶軌道交通2號(hào)線路未來(lái)年的客流量。
　　在長(zhǎng)期客流預(yù)測(cè)方法方面，

4、重點(diǎn)對(duì)四階段法中四個(gè)階段的常用模型分別進(jìn)行分析。在出行生成階段，最常用的是函數(shù)模型法中的線性回歸模型，文章針對(duì)其在模型建立過(guò)程中自變量選擇上的不足做出改進(jìn)，結(jié)合SPSS軟件對(duì)所選自變量的相關(guān)性進(jìn)行分析，排除掉相關(guān)性較高的自變量，并引入可達(dá)性作為模型的自變量；在出行分布階段，如果只用重力模型進(jìn)行預(yù)測(cè)得出的結(jié)果不能保證發(fā)生、吸引交通量與各個(gè)小區(qū)間的交通量之和一致，因此，文章使用重力模型與增長(zhǎng)率法結(jié)合對(duì)各小區(qū)的發(fā)生吸引量值進(jìn)行修正，并在重力模