登录

  • 登录
  • 忘记密码?点击找回

注册

  • 获取手机验证码 60
  • 注册

找回密码

  • 获取手机验证码60
  • 找回
毕业论文网 > 文献综述 > 交通运输类 > 交通工程 > 正文

城市公共交通客运量发展趋势预测及其影响因素分析文献综述

 2020-04-14 20:00:16  

1.目的及意义

近些年来随着我国城市化进程加快,经济总量和人口规模持续扩大,公共交通的发展与城市居民山行的经济性和便捷性息息相关,科学准确的预测公共交通客运量数据以及分析其影响因素是进行城市公共交通规划和运营管理的重要参考依据。而且近年来(2014-2017),我国部分城市的公共交通客运总量呈现出逐步下降的趋势,这与我国优先发展城市公共交通的战略国策需求以及各个城市创建“公交都市”项目的实施需求严重背离,因此需要找出影响公共交通客运量下降的因素,及时做出相应的解决对策,来加快我国的交通、经济等的发展。

客运量是评价运输组织效果的一个重要指标,体现了运输组织方式满足社会需要程度的大小。通过对未来若干年城市公共交通客运量及其发展趋势进行预测,可以有效地规划和组织城市公共交通旅客运输,也为缓解城市交通拥堵现象提供依据。客运量的发展主要与社会经济发展水平、人口数量变化、城镇化水平和交通运输网络建设等因素密切相关,

现行的公共交通客运量预测方法主要有以下四种:多元回归模型,灰色预测模型,人工神经网络模型,时间序列模型。回归模型确定的变量之间是相关关系,在大量的观察下,会表现出一定的规律性,可以借助函数关系式来表达,其需要较大的样本。若样本较小,常造成较大误差,使预测目标失效;灰色预测模型是通过少量的、不完全的信息,建立数学模型并对事物发展规律作出模糊性的长期描述的一种预测方法;人工神经网络模型是一种模范动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到预测信息的目的;时间序列预测模型是一种统计预测方法。研究预测目标与时间过程的演变关系,根据统计规律性构造拟合X(t)的最佳数学模型,浓缩时间序列信息,简化时间序列的表示,并用最佳数学模型进行未来预测的方法。主要被用于对未来进行短期的预测,属于趋势预测法。

本论文主要通过各个城市公共交通客运量的数据,采用某种数学模型进行趋势预测分析。之后根据城市发展、人口发展、经济建设、土地利用、能源消耗、交通设施建设、私人机动化发展等统计数据,找寻一种方法分析这些数据与公共交通客运量之间的数量关系,并分析探讨导致城市公共交通客运量下降的原因,并提出相应的解决方案。

对于城市公共交通客运量趋势预测方法,许多国内文献中有了深入的研究。鲁亚基于多元回归模型选取1993—2012年我国公路客运量等数据,最终对我国公路客运量进行了中短期的预测。王玉刚和姚红云等人采用灰色关联度理论的研究方法,得出反映重庆市常规公交客运量影响因素与客运量之间的关联度,并用改进后灰色预测模型对重庆市公交客运量进行预测。蔡志雄提出来将BP神经网络和GA遗传算法结合起来构建GA-BP模型应用在中小城市公交客运量预测领域。柴晨通过对北京市运输部门服务区域内不同出行方式(包括乘用公共电车)或乘行方式分布比率的已有状态及其动向的分析,从理论分析和城市公共交通具体数据进行预测运算,利用ANN(人工神经网络)理论严谨、确切的预测中短期公共交通客运量。与此同时国外也有着深入的研究,Chistik, Olga F等人主要目的是描述经济计量模型的趋势和发展,以评估和预测俄罗斯铁路运输的趋势,研究的主要方法是基于Chow检验的历史时间序列自适应模型的分析方法。H. Nicholson和C.D. Swann提出了一种基于时间序列谱分析的交通流量短期预测方法。该技术在预测具有周期性行为的交通流方面具有重要的应用价值,而且该方法已成功应用于默西河金钟道隧道的交通流预测,取得了较为准确的结果。Yisheng Lv和Yanjie Duan等人发现现有的交通流预测方法主要采用浅层次的交通预测模型,在实际应用中仍存在不足。这种情况促使他们重新思考基于大流量数据架构模型进行交通流预测问题。这是首次使用自动编码器作为构建块来表示用于预测的交通流特征的深度架构模型。最终实验表明,该方法具有较好的预测效果。

{title}

2. 研究的基本内容与方案

{title}


主要研究的内容是从《中国统计年鉴》提取2008-2017期间我国各个城市的年度公交客运量的数据,可以选取年公交客运量、年公交客运量增长量或增长率,进行统计分析,深入分析近年来我国各个城市公交客运量的主要变化特征,并做好相应的发展趋势预测,除此之外也可以采用时间序列方法,针对时间效应,用时间序列方法中的求和自回归移动平均模型进行预测,运用spss软件进行统计及预测分析,之后对各个城市公交客运量的发展趋势进行类型划分,其中按年客运量划分标准:根据年客运量趋势图呈现走向划分为先增后减、一直增加、持续减少,而按增长率划分标准:增长率正负值。观察在同一类型下的各个城市之间是否存在某种相似的特征。


主要影响城市公交客运量的发展的因素从供给和需求两大方面进行选取,首先从供给角度出发,主要受到公交自身发展、城市发展、政府扶持的影响,其中影响公交自身的发展状况的因素主要包括公交车辆数、就业人数、运营线路长度,城市发展主要受城区面积、地区生产总值的影响,政府扶持中受政府对交通运输的财政支出的影响。此外,从需求角度出发城市客运量的发展主要受人口数量、出行交通方式的影响,其中出行交通方式受到城市居民私家车拥有量,轨道交通便利程度的影响,所以从《中国统计年鉴》内选取2008-2017近10年各个城市人口总数、城区面积、运营线路总长度、地区生产总值、各省公交运输财政支出、私人汽车拥有量、公交车辆数、就业人员等影响因素的统计数据,采用统计分析方法分析这些数据与公共交通客运量之间的数量关系,重点分析探讨导致城市公共交通客运量下降的原因,为我国优先发展城市公共交通的战略国策需求以及各个城市创建“公交都市”项目的实施提供相应的对策,来加快我国的交通、经济的快速发展。


剩余内容已隐藏,您需要先支付 5元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

微信号:bysjorg

Copyright © 2010-2022 毕业论文网 站点地图