交通系统分析

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Q
历史资料
预测期
T1
T2
t
要求:T1 T2
时间序列预测法简单易行,便于掌握,但不能反映事物的内在关系, 也不能分析两个以上因素的相关关系,只适用于短期预测。
二. 时间序列预测方法
❖ 1.趋势外推法:p174
. ❖ 假设:—事物发展渐进变化
决定事物发展变化的因素不变
❖ 实质
利用函数分析描述对象某一参数的发展趋势。
由于未来变化的不确定性,使得预测结果不 易准确,但这并不能把预测视为浪费时间的 无用工作。在预测分析过程中,随着预测者 和决策者交流的深入,二者对预测对象有了 更深刻、更全面的了解和认识,可得到许多 未来可能发生事情的有价值的看法以及有预 见性地解决问题的启示和方法。
系统分析
系统规划
系统决策
系统预测
(3)相似性原理
(4)关联性原理
事物之间有相互依存的关系,同一 事物在不同的发展阶段前后有一定的 因果关系,为事物的关联性。
*预测的基本要素
时间:不同的预测方法适用于不同的预测期限。一般来说,定性预测较
多地用于长期预测,而定量预测适宜于各个预测期。
数据:不同的预测方法,适用于不同的数据类型。有的数据按一定周期
❖ 如果第二轮的征询意见还比较分散的话,还需重复第二轮的工作,进行
第三轮甚至第四轮征询,直至专家们对问题的意见相对集中为止。注意: 最后收回的调查表数量不应少于专家总数的三分之二,应使结果具有代 表性。
二.类比法
—根据已有事物的经验和规律, 对未来事物进行分析和预测
❖.步骤
(1). 考察类推环境 (2). 分析关键特点
家庭汽车拥有量 (辆/户)
低收入家庭户均人口
1-3人
≧4人
中等收入家庭户均人口
1-3人
≧4人
0
2.0
4.7
2.5
5.2
1
2.5
6.0
3.0
6.0
2
3.0
7.5
3.5
8.0
高收入家庭户均人口
1-3人
≧4人
2.7
5.5
3.7
7.0
3.9
8.5
家庭汽车拥有量 (辆/户)
低收入家庭户均人口
1-3人
≧4人
中等收入家庭户均人口
周 期(年) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 货运量 24 25 25 28 27 25 26 27 27 28
(万吨) 5 0 6 0 4 5 2 0 3 4
St+1=(Xt+Xt-1+……+Xt-N+1)/N Xt—观测值 St—预测值
移 动 平 均
实际值Xt (万吨)
245 250 256
❖ 过程—
(1). 收集数据 (2). 选择函数类型
多项式、指数函数、对数函数、生长曲线等 (3). 拟合曲线 (4). 趋势外推 (5). 结果分析
常用的函数形式有
❖ 直线 ❖ 多项式 ❖ 指数曲线
❖生长曲线
生长曲线
❖ 生长曲线模型起初是用于长期的技术发展预测的。预测学家 发现技术的发展过程如生物生长过程一样,经历发生、发展、 成熟三个阶段,而每个阶段的发展速度是不同的,开始较慢, 中间较快,后期越来越慢,具有这种变化特征的曲线叫生长 曲线。因整个曲线呈S形,故也称S曲线。
3、加权移动平均法
❖ 一般来说,距预测期较近的数据,对预测值的影响也较大,因此其权值 也较大;距预测期较远的数据,对预测值的影响也较小,因此其权值也 较小。
tn
Wi X i
St
i t 1 n
Wi
i 1
Wi—与Xi相对应的权值
例4、用加权移动平均法求解例3。 取n=3,Wt=3,Wt-1=2,Wt-2=1
1-3人
≧4人
0
2.0
4.7
2.5
5.2
1
2.5
6.0
3.0
6.0
2
3.0
7.5
3.5
8.0
高收入家庭户均人口
1-3人
≧4人
2.7
5.5
3.7
7.0
3.9
8.5
由于在同一城市中,居民交通发生量统计规律基本相同, 根据其他地区现状测定的不同家庭收入的交通发生率,预 测该地区将产生的交通发生量为
100×2.0+400×6.0+50×8.5=3025(人次/日) 即该地区将产生每日 3025人次的交通发生量。
确定专家名单发出邀请 说明特尔斐法程序
说明预测要求和内容
确定调查表内容 提出预测问题确定预测项目 提供背景材料说明对专家的要求
专家意见汇总整理 分析专家意见的一致情况
否 专家意见相对集
中 是
完成预测
德 尔 斐 法 工 作 程 序 框 图
例1:某市2020年公路网规划方案设计
❖ 第一轮,规划小组选择有关专家构成专家咨询小组,专家人数30—40 人,覆盖面要广,分别来自公路管理部门、有关的设计院、高等院校及 科研部门。将同样格式的调查表分别函寄给各位专家。因为所选择的专 家对该地区的公路情况比较熟悉,因此第一轮调查表可以不提供背景信
处?一般要求专家们在两周内寄回调查表。
❖ 第二轮,规划小组在收回调查表(一般要求回收75%以上)后,对专家
们的意见进行汇总、分类、整理,得到几种代表性的方案表。规划小组 将预测的交通分布量分别分配到这几类方案上,得到各方案的路网交通 量、拥挤度等分析结果提供给专家。
❖ 在反馈的调查表中,专家们对某个问题的回答意见可能很分散,常用四 分位法对它们进行筛选。四分位法是先将中位数求出,然后保留中位数
6.33
2.25

273
262.33
265.25
10.67
7.75
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ

284
268.33
265.00
15.67
19.00


275.67
272.25


平均绝对误差
13.86
9.92
❖ 移动平均法对模型变化的反应取决于N。一方面,随着N 的减小,预测 系统对模型变化的反应速度加快,但是抗干扰能力下降,估计值的预测 精度降低。预测精度和预测系统对预测模型变化的反应速度是相互矛盾 的,二者不能兼得。对于N值一般应根据具体情况,采用折衷办法确定.
第二节 经验预测法
一.特尔斐法(专家调查法):p196
程序:
1)制订预测目标 目标通常为本系统或本专业中对发展规划有重大影响而意见 较为分歧的课题。
预测期以中、远期为宜 2)选择专家 条件:总体权威程度较高
代表面广泛 人数适宜 3)设计评估意见征询表 4)专家征询的轮次与意见反馈
成立预测课题组 确定预测程序
❖ 某运输公司过去10年货运量的统计资料如下表所示,试用 移动平均法预测该公司今年的货运量。
周 期(年) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 货运量 24 25 25 28 27 25 26 27 27 28 (万吨) 5 0 6 0 4 5 2 0 3 4
预测值St

实 际 值 Xt
绝对误差值
息,而让专家们自由地发表自己的意见。调查表中的问题分为定性回答 和定量回答两类。定性回答问题一般要留够空行供专家们提出观点并进 行论述。例如公路网的建设原则、重点是什么?定量回答问题要求专家 对问题作定量回答。例如,到2020年规划区城内共新、改建多少里程公 路(km)?各等级的新、改建公路分别为多少里程(km)?分布在何
❖.适用条件 调查量大; 调查组织困难
❖.注意:
可比性 补充调查 检验与修正
例2
❖ 某城市某地区将新建居民住宅。预计居民中低收入、无汽车、每户3人的 有100户;中等收入、有一辆汽车、每户4人的有400户;高收入、有两 辆汽车、每户4人的有50户。根据该城市其他地区测定的各种家庭收入 情况下每天的交通发生量见下表。试求该地区总的交通发生量。
预 测 值 St
N=3
N=4







280
250.33


274
262.00
257.75
绝对误差值Xt—St
N=3
N=4






29.67

12.00
16.25

255
270.00
265.00
15.00
10.00

262
269.67
266.25
7.67
4.25

270
263.67
267.75
权 移
(万 吨)
n=3 1
St1 6 (3X t 2X t1 X t2 )
Xt-St

245



250



256
法 计
280

274
— 252.17 267.00
— 27.83 7.00

255
273.00
18.00

262
265.50
3.50

270
261.67
8.33

273

284
264.83 270.17
8.17 13.83

278.00

平均绝对误差
12.38
4.指数平滑法
❖ 原理类似于移动平滑法 ❖ 利用历史数据进行平滑来消除随机因素(偶然因素)的影响。 ❖ 指数平滑法更加灵活,这种方法只需要本期的实际值和本期的预测值便
可预测下一期的数据,因此,不需要保存大量的历史数据。
一次指数平滑法的数学模型
变化,有的是随机波动的。因此,在选择预测方法时,应注意提 供的数据形式。
模型:大多数预测方法都要求运用某种模型。每种模型的应用前提是不
同的,在不同的问题中应用这些模型,其功效是不同的。
精度:定量预测的精度或准确度对决策者是重要的。不同情况下对预测结
果的精度要求可能是不同的。
: 费用 预测是一个研究过程,预测费用的多少影响对预测方法的选择。
: 实用性 预测是为决策服务的,只有理解容易、使用方便、结果可信的
预测方法才能被广泛使用。
* 预测的一般程序
➢(1).确定所研究的系统范围,明确预测目的 ➢(2).选择、确定预测元素 从大量因素中,挑选出与预测目的有关的主要元素 ➢(3).确定逻辑关系,选定预测方法
➢(4).建立模型 ➢(5).检验模型 采用后验方法,用历史数据检验 ➢(6).假定因素与条件 通过模型对某些假设进行运算,检验模型对有关参数 的敏感性,以确定某些信息变化对预测结果的影响.
附近各25%的意见供下一轮征询,舍去两边外侧各25%的意见。这样就 可以使专家的意见在下一轮中逐步集中。
❖ 例如30位专家对某段新建公路等级的征询意见为:8人同意建一级公路, 14人同意建二级汽车专用公路,13人同意建普通二级,5人认为建普通 三级。可保留二级汽专车用公路及普通二级公路两方案,并将相应的交 通量、拥挤度等分析信息一起提供给专家们继续征求意见。
皮尔(R.Pearl)模型:p174
L yt 1 a ebt
龚泊兹曲线
yt L ebekt
2.移动平均法
❖原理:p176
利用对历史数据进行平滑来消除随机因子(偶然因素)的影响
❖数学模型
St+1=(Xt+Xt-1+……+Xt-N+1)/N Xt—观测值 St—预测值
例3
❖ 某运输公司过去10年货运量的统计资料如下表所示,试用 移动平均法预测该公司今年的货运量。
交通系统预测与规划、决策关系: p172
*预测的特点
一定的科学性 近似性与不确定性
近似—问题的抽象与简化 不确定性—受人为因素影响
局限性—资料的收集
良好的导向性 预测是不准的
*预测的基本原理:p171
(1)可知性原理
事物都有一个发展的规律, 可以推知它的未来。
关键在于掌握规律
(2)可能性原理
对预测对象所做的预测,是对 它的发展的各种可能性的预测
❖ 时间序列预测法基于这样的原理:一方面承认事物发展的延续性, 因为任何事物的发展总是同它的过去有着密切的联系,因此,运 用过去时间序列的数据进行统计分析就能够推测事物的发展趋势; 另一方面,又充分考虑到事物偶然因素的影响而产生的随机性, 为了消除随机波动的影响,利用历史数据,进行统计分析,并对
数据进行适当的处理,进行趋势预测。
第六章 预测
交通规划 交通管理 交通控制
预测
第一节 概述
一.预测的概念
*预测的定义
对于某种现象的过去和现状进行系统 分析,找出其中固有的规律,从而推知 现象未来的状态。
预测的目的:对未来进行估计 预测的依据:历史与现状 预测的前提:事物的发展有规律 预测的作用:指导决策
预测的作用不完全在于得到精确的结果.
St1 X t (1 )St St ( X t St )
式中,—系数(0<<1);
Xt―St—前期预测值的误差。
❖ 关键— N的取值
( N值小,误差大; N值大,误差小)
❖ 适用条件 接近平稳的时间序列预测
❖ 移动平均法适用于接近平稳的时间序列预测。所谓平稳的时间序列,是关
于时间参数t是均匀的,或其均值函数是一常数,与时间无关。
❖ 移动平均法的优点是计算简单,一般用于短期预测。缺点是只能预测最近 一期的数值,逐期移动、逐期预测,因此要求保存大量的历史资料.
低收入、无汽车、每户3人的有100户;中等收入、有一辆汽车、 每户4人的有400户;高收入、有两辆汽车、每户4人的有50户
第三节 时间序列法
❖ 将预测对象按照时间顺序排列起来,构成一个所谓的时间序列, 从所构成的这一组时间序列过去变化规律,来推断今后变化的可 能性及其变化趋势、变化规律,就是时间序列预测法。
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