基于回归分析和弹性系数法的运量预测

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客货运交通需求预测方法

实验一：交通需求预测一、实验内容1、采用回归分析法进行一元和多元线性相关分析，建立客、货运量同各种因素的回归方程，对未来的客货运量进行预测。

2、采用指数平滑法进行客、货运量预测；二、实验工具OFFICE EXCEL三、实验目的掌握平均增长率法、弹性系数法、回归分析法、指数平滑法进行客货运交通需求预测四、实验方法（一）根据授课内容利用EXCEL进行平均增长率法、弹性系数法客运量预测；（二）利用EXCEL中的数据分析工具进行一元线性、非线性相关分析预测客、货运量。

1、一元回归分析利用EXCEL进行一元线性、非线性相关分析时，可以形成平面趋势图形，一般按以下工作程序进行相关分析：①选定参与相关分析的数据所在列或行，其中第一列（或行）可作为横坐标。

②点击（打开）图表向导。

③按图表向导选定图表类型，选XY散点图。

④根据图表向导，形成趋势线图。

⑤用鼠标激活刚形成的趋势线图表，下拉EXCEL主菜单中的“图表”菜单，选“添加趋势线”，在“类型”菜单中选定添加的趋势线类型⑥.在选“添加趋势线”时，完成类型选择后在“选项”菜单中选定“显示公式”及“显示R（相关系数）平方值”。

⑦根据图表向导，形成趋势线图、回归公式及相关系数。

2、利用EXCEL进行多元线性相关分析。

（1）执行[工具]菜单中的[数据分析]指令，这时在屏幕上出现对话框。

注意：如果此时[工具]菜单中无[数据分析]指令，该如何处理？具体解决方法，请自行查看Excel帮助。

（2）选择[回归]选项，弹出另一对话框。

（3）单击“Y值输入区域”对话框右边的折叠对话框按钮，然后选取y值区域，确认输人无误后，再次单击折叠对话柜按钮。

同样方法，可完成X 值的输入。

（4）若输入的第1行(不论X ，Y)为标志，则应打开[标志]复选框。

（5）输出范围的输入与X 和Y 的输入相同，指明输出的左上角单元格即可。

（6）如果需要，可打开[残差]、[残差图]、[标准残差]、[线性拟合图]、[正态概率图]复选框。

曹安公路远期交通流量预测

曹安公路远期交通流量预测——以华江支路——嘉金高速段为基础学院：交通运输工程学院学号：姓名：目录一、报告概述 (3)工作目标 (3)工作内容 (3)技术路线 (3)二、调查道路和交叉口概述 (4)三、调查数据处理与现状分析 (4)3.1调查数据汇总及标准车换算 (4)3.2路段流量推算 (5)3.3 AADT计算 (6)3.4现状分析 (7)四、远期流量预测 (8)4.1基于弹性系数的远期交通量预测 (10)4.2基于线性回归的远期交通量预测 (11)4.3基于人工神经网络为融合基础的远期交通量组合预测 (12)五、预测结果分析 (14)一、报告概述：工作目标根据曹安公路华江支路——嘉金高速段历年交通流量数据，综合现场调查结果，预测该段2020—2025年年平均日交通量，并对未来曹安公路道路建设工程提出合理意见。

工作内容现场数据采集：收集曹安公路华江支路——嘉金高速段两交叉口早晨8：00—9：00车流量；数据处理与分析：（1）现状与历年流量的差异及差异出现的原因（2）变化趋势与历年趋势的对比，说明影响预测结果的主要影响因素及产生原因（3）预测结果分析技术路线二、调查道路和交叉口概述本次调查区段为曹安公路华江支路—嘉金高速段，共有两个交叉口，分别是翔江公路交叉口和翔封路交叉口。

两交叉口相对位置如下图所示：三、调查数据处理与现状分析3.1调查数据汇总及标准车换算将实测的分车型交通量转换为标准车流量。

换算系数如下：各交叉口流量调查及标准车换算3.2路段流量推算以采集数据的两个交叉口：翔江公路及翔封路，把华江支路——嘉金高速区段划分成三个路段：华江支路—翔封路，翔封路—翔江公路和翔江公路—嘉金高速。

采样时间段内（8：00—9：00）各路段统计交通量如下：由于两交叉口间存在支路，两组统计到的交通量有一定差异。

取调查到的最大交通量作为该路段的高峰小时流量，则各路段交通量如下：考虑到远景交通量预测时，区段道路建设应满足区段内各路段高峰小时的最高交通量，故华江支路——嘉金高速区段交通量取最高值为2959PCU。

铁路货运量的预测方法

铁路货运量的预测方法铁路货运量预测技术一般可以分为三大类，定性分析预测技术、定量分析预测技术以及两者相结合的综合预测技术。

定性预测分析技术，通常指那些凭经验判断的预测，一般是在缺少进行定量分析所必需的资料的情况下采用，侧重于研究推断预测对象未来发展的大体趋势和性质，其预测的精确度，主要取决于参与人员的专业知识和经验。

定量分析预测技术，是指以已经掌握的历史数据作为基础，建立适当的经济数学模型，对未来的运量做出测算的技术。

其特点是有明显的数量概念，侧重于研究测算对象的发展程度（包括数量、时间、相关因素的比值等）。

定量预测和定性预测，各有其长处和局限性，实际应用中往往需要把定量预测和定性预测方法相结合，即在定性分析的基础上进行定量预测，而定性预测也采用一定的定量预测分析方法，以提高预测结果的准确性。

因此，综合预测技术是货运量预测经常采用的方法。

1货运量的定性预测定性预测方法主要以专家为索取信息的对象，组织各方面专家运用专业方面的经验和知识，通过对过去和现在发生的问题进行综合分析，从中找出规律，对未来作出判断。

主要为专家预测法，该预测方法在缺乏足够的统计数据和原始资料的情况下，凭借专家的经验和判断能力，用系统的、逻辑的思维方法作出定量估价，从而预测未来。

该方法需要的数据少，能考虑无法定量的因素，比较简单易行。

花费的时间少，是应用历史较久的一种方法，至今在各类预测方法中仍占重要地位。

但这种方法在很大程度上取决于专家的实践经验和专业水平，存在片面性、准确度不太高的缺点。

只能作为货运量预测的一种辅助方法。

1.1专家个人判断预测方法（个人头脑风暴法）专家个人判断预测方法就是以“专家”的“微观智能结构”通过创造性思维来获取未来信息。

即依靠专家对预测对象未来的发展趋势及状况所做的个人判断进行预测。

这是一种由来已久的预测方法，并在有关领域专家个人的实际工作中自发进行。

优点是可以最大限度地利用个人的创造能力，不受外界环境的影响，没有心理压力，并且组织工作简单，预测成本低。

交通管理中的货运量预测与调度

交通管理中的货运量预测与调度随着全球化的发展和经济的不断增长，货物的运输需求也日益增加。

交通管理中的货运量预测与调度成为了一个重要的课题，它直接影响着货物运输的效率和经济效益。

本文将探讨货运量预测与调度的重要性，并介绍一些常用的方法和技术。

货运量预测是指通过分析历史数据和相关因素，预测未来一段时间内的货运量。

准确的货运量预测可以帮助交通管理者合理安排运输资源，提前做好准备，避免因运输资源不足或过剩而造成的浪费或延误。

而货运量调度则是根据预测结果，合理安排货物的运输路线、运输工具和运输时间，以最大程度地提高运输效率。

货运量预测的方法有很多种，其中一种常用的方法是基于时间序列分析。

这种方法通过对历史数据进行统计和分析，建立数学模型，预测未来的货运量。

另一种常用的方法是基于回归分析。

这种方法通过分析货运量与其他相关因素之间的关系，建立回归模型，预测未来的货运量。

除了这些传统的方法外，近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，一些新的方法也被应用到货运量预测中，例如基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。

这些新的方法可以更准确地预测货运量，并且可以根据不同的情况进行优化和调整。

货运量调度的目标是在保证货物安全和运输效率的前提下，合理安排货物的运输路线和时间。

为了实现这一目标，交通管理者需要考虑多个因素，包括货物的类型、数量和重量，运输工具的可用性和运输成本，以及道路和交通状况等。

在实际操作中，交通管理者可以利用一些调度算法和技术来帮助他们做出决策。

例如，最短路径算法可以帮助确定货物的最佳运输路线，最优化算法可以帮助确定最佳的货物分配方案，而实时交通信息和智能交通系统可以帮助交通管理者实时监控和调整货物的运输计划。

除了货运量预测和调度，交通管理中还有一些其他的问题和挑战。

例如，货物的安全和防盗问题是一个重要的考虑因素。

交通管理者需要采取一些措施，如使用GPS跟踪技术和安全封条，来确保货物的安全和完整性。

此外，交通管理者还需要考虑环境保护和可持续发展的问题。

小清河货运量预测分析

对国民经济和全社会货运量进行的回归分析。预测公式：
Y=8 911.29X–1 038.93………………………（1）可决系数为 1；拟合度为 91％；验差比值为 0；精度等级为一级。预测结果：2021 年小清河腹地五市全社会货运总量为 266 300 万吨，2040 年为 355 400 万吨。 1.2 弹性系数预测法预测公式： Y1=Y0（1+C×a）n …………………………（2）式中：Y1—预测值；Y0—规划期初的基础数据；a— 经济规划增长速度；n—规划期年数；C—弹性系数。全社会货运量与经济增长之间存在某种函数关系，全社会货运量弹性系数是一个国家或地区货运量增长率与经济增长率之比。经济增长率通常采用国内生产总值（GDP）的增长率。货运量弹性系数直接反映了经济增长对货运量的依赖关系。根据腹地已确定规划期经济增长速度以及对历史年份腹地五市国民经济发展和分运输方式货运量的历史弹性系数的基础上，对 2030 年、2040 年小清河腹地 5 市全社会货运量的弹性系数进行分析。釆用弹性系数法对国民经济和全社会货运量进行的预测的结果：2030 年小清河腹地五市全社会货运总量为 223 800 万吨，2040 年为 310 600 万吨。 1.3 预测结果分析从两种预测模型分析来看，2020 年前的预测值的可决系数比较高，预测结果基本平稳；考虑到公路、铁路、水路等运输资源的发展受到成本、土地、腹地经济等制约因素的影响，2030 年、2040 年的货运量预测结果两种模型的预测结果差别比较显著。结合山东省经济和交通的发展分析以及国内外综合交通网络的发展规律，综合预测小清河腹地五市全社会货运总量。预测结果：2030 年预计为 23.8 亿吨，2040 年预计为 31.7 亿吨。 1.4 货运量运输结构分析根据 2005 至 2012 年全国及山东省全社会货运量构成比例和小清河腹地五市综合交通货运量预测结果，考虑《山东省内河航道与港口布局规划》中

基于弹性系数法预测某县货运周转量

基于弹性系数法预测某县货运周转量
张澍;于霞;蒋镇英
【期刊名称】《科技风》
【年(卷),期】2013(000)022
【摘要】江苏某县拥有丰富的生物、矿产、水能资源，县域经济发展迅速，为了该县物流与运输行业进一步平稳发展，做好交通枢纽规划，有必要对进出该县的货运周转量进行预测。

弹性系数法是一种常用的预测方法，具有较高的拟合性，通过运用弹性系数法对该县货运周转量进行预测计算，得出特征年份的货运周转量，为该县物流与运输行业规划提供支持。

【总页数】2页(P73-73,75)
【作者】张澍;于霞;蒋镇英
【作者单位】镇江中福马机械有限公司，江苏镇江 212016;镇江中福马机械有限公司，江苏镇江 212016;镇江中福马机械有限公司，江苏镇江 212016
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于扩展卡尔曼滤波神经网络算法的公路货运周转量预测 [J], 鲍星星;陈森发
2.基于弹性系数法的全国公路客货运量预测研究 [J], 乔向明;董梅;张明香
3.基于GNNM(1.1)模型的货运量及货运周转量预测 [J], 陈皓;李忠
4.基于时间序列分析的货运周转量预测 [J], 叶斌;代晓琴;陈朝海
5.基于人工神经网络模型的物流业货运周转量预测 [J], 颜永勤
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基于回归分析和弹性系数法的运量预测

基于回归分析和弹性系数法的运量预测摘要：运量预测是列车开行方案确定、车流组织、车辆运用计划和列车生产计划编制的基础，也是铁路技术标准、站场布置、通信和信号设计的依据[1]。

本文以黑龙江省客运量为基础数据，采用回归分析和弹性系数两种方法进行运量预测。

深入分析了回归模型建立、函数拟合、趋势外推等统计方法的计算过程，为统计学方法在设计项目的应用提供参考。

关键词：运量预测；回归分析；趋势外推；弹性系数1.引言：运量预测是对未来一定时期内经济社会发展对交通运输需求的测算和判定。

准确的运量预测对国家资源配置、投资结构调整、工程项目的经济评价、运输组织等具有非常重要的作用。

根据预测的对象、层次不同预测可分为客运量预测、货运量预测、全社会运量预测、分行业运量预测。

本文主要以地区的全社会客运量预测为案例，但其预测方法也同时适用于分行业的客货运量预测。

2.综述：运量预测是市场预测，属于经济预测的范畴，大多为中长期预测。

传统的预测方法按技术特性可分为经验推断法、产销平衡法和经济数学预测法[2]。

经验推断法主要根据预测者的经验对未来做出判断，计算简单，应用广泛，主要包括调查法、指标法、弹性系数法等。

产销平衡法主要应用于煤炭、矿石、钢铁等大宗品类货物的预测。

经济数学法又称数理统计法，主要通过建立模型进行推导运算，对预测者的数学及计算机应用能力有很高要求，主要方法有指数平滑、趋势外推、回归分析、重力模型等。

本文主要采用弹性系数、回归分析、趋势外推三种方法。

3.基于回归分析法的客运量预测3.1回归分析法回归分析法是利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测今后的因变量变化的分析方法。

根据自变量数量可将回归模型分为一元回归和多元回归。

根据回归趋势，可分为线性回归和非线性回归。

预测公式为：由统计数据建立的回归模型是否适用，因变量与自变量间相关性是否密切，需要通过相关性系数R判定。

运输需求预测模型研究与应用

运输需求预测模型研究与应用运输需求的准确预测对于物流行业的发展和运营决策至关重要。

随着全球贸易的不断发展和物流需求的不断增加，运输公司和供应链管理者需要一种可靠的方法来预测未来的运输需求，以便为客户提供高效的物流服务。

运输需求预测模型可以帮助物流公司根据历史数据和相关因素来预测未来的需求量。

这种模型可以使用各种数据分析和预测技术，如回归分析、时间序列分析和机器学习方法。

以下是一些常用的运输需求预测模型的介绍。

1. 回归分析模型：回归分析模型是一种常见的运输需求预测方法，它通过建立运输需求与各种影响因素之间的关系来进行预测。

这些影响因素可以包括季节性变化、经济指标和市场趋势等。

通过回归分析，可以确定各个因素的权重和影响程度，从而预测未来的需求量。

2. 时间序列分析模型：时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，它通过观察和分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征来进行预测。

在运输需求预测中，可以使用各种时间序列模型，如移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

这些模型可以帮助运输公司捕捉到运输需求的周期性和季节性变化，从而提供准确的预测结果。

3. 机器学习模型：机器学习是一种基于数据和模式识别的预测方法，它通过训练模型来学习和预测未来的需求。

在运输需求预测中，可以使用各种机器学习算法，如决策树、随机森林和神经网络等。

通过输入历史数据和其他影响因素，机器学习模型可以自动学习运输需求的规律和模式，并给出准确的预测结果。

运输需求预测模型的应用可以在各个层面上实现，包括运输公司的运营决策、供应链管理者的需求规划和资源配置等。

以下是一些典型的应用场景：1. 运力调度优化：通过运输需求预测模型，运输公司可以更准确地预测未来的货运量，从而优化运力的调度和资源的配置。

这样可以避免运力的浪费和过剩，提高运输效率和成本效益。

2. 场地规划和货物配送：在城市物流和快递行业中，准确预测未来的运输需求对于场地规划和货物配送至关重要。

公路建设可行性研究交通量预测方法分析

公路建设可行性研究交通量预测方法分析1我国公路建设交通量预测现状我国公路建设起步较晚，虽然近几年发展突飞猛进，但仍然不能满足社会经济发展的需要，尤其是高速公路的建设严重滞后。

但是公路建设投资周期长，造价高，必须经过严格的可行性研究才能开工建设。

在计划经济时代，我国公路建设项目主要依靠政府行政指令进行建设，缺乏相应的科学论证，容易造成投资巨大效益不明显的后果。

随着科学技术的发展，公路建设可行性研究逐渐深入人心，如何运用现代科学技术方法为公路工程可行性研究做好技术经济论证显得尤为重要。

我国在公路建设可行性研究交通量预测方面，起步较晚，结构体系仍不完善，目前主要借鉴的交通分析方法是四阶段法，即社会经济预测、交通发生、交通分布、交通分配。

但是具体到我国公路建设可行性研究中，应该结合工程实际情况，综合考虑在整个交通运输体系中的功能定位，运用预测学等先进的理念与方法做好交通量预测工作，才能保证公路建设的技术等级与功能水平，为科学地进行技术经济比较分析提供依据。

公路建设交通量预测工作在可行性研究中占据着重要地位，主要表现在：现状交通量为交通经济评价提供了重要依据；根据远景交通量可以确定公路建设的技术经济参数、建设规模的大小；交通量的确定还是财务评价与国民经济评价的重要依据；公路经常性修理费与养路定员编制也需要借助于交通量的大小。

交通量预测在公路建设可行性研究中占据核心地位，如果交通量的实际发生情况与预测结果出入很大，可行性研究就形同虚设。

交通量的预测方法有很多种，包括实地调研、查阅国家或地方的经济年鉴等。

交通量的预测模型主要包括多元线性回归模型、神经网络、灰色系统理论、二次指数平滑模型、弹性系数法等。

根据系统的不确定性，预测不能保证结果的完全准确，也就是说，交通量预测模型不应该是唯一的，应该研究项目的具体情况，选择合适的方法加以分析、预测。

2我国公路建设交通量预测主要存在的问题我国在运用四阶段法进行交通量预测过程中，在基础资料的收集与处理方面，与发达国家还有较大差距。

基于指数平滑与弹性系数的公路客运量组合预测研究

基于指数平滑与弹性系数的公路客运量组合预测研究摘要：公路需求量预测是交通运输规划与管理中重要问题之一。

本文结合指数平滑法和弹性系数法的优点，基于组合预测的思想，对河南省商丘市公路客运量进行预测，为交通运输管理部门合理制定交通运输规划提供依据与数据支持，有利于其规划管理地区客运发展。

关键词：组合预测弹性系数法指数平滑法引言预测方法迄今为止已有300多种，归纳起来大体有两类：定性预测法和定量预测。

定性预测法一般包括用户调查法、专家预测法、类比法等。

定量预测法常用的有时间序列分析法、回归分析法、弹性系数法等。

时间序列法又分为指数平滑法、灰色预测法、趋势预测法。

回归分析法又分为一元回归、多元回归等。

以上这些方法都出于不同的考虑，从不同等角度来处理问题，而且各有其使用前提和条件。

每种预测方法和技术均有其局限性，各有利弊。

由于公路运输量是一个受多层次、多因素影响的复杂变量，含有多种不确定性信息，使用组合预测模型，可以避免使用单一信息的缺憾，达到取长补短的目的，使公路运输量的预测误差大幅降低。

1、指数平滑法[1]指数平滑法对于未来的预测建立在历史数据的平均值的基础上，因此比较适于短期预测。

指数平滑法作为时间序列分析的一种方法，对历史数据是区别对待，一般对近期的数据赋权较大，对远期的赋权小，相对因素和预测值之间可以是直线也可以是曲线。

这种方法相对切合实际，可以提高预测精度。

指数平滑法能使预测值较多地反映最新观察值得信息，也能反映大量历史资料信息，计算量较小，需要存储的历史数据也不多。

此方法的特点是计算简单，适应性强，只与时间有关。

一次平滑用于实际数据序列以随机变动为主的场合；二次平滑用于实际数据具有明显线性的场合；三次平滑用于实际数据有曲率现象的场合。

2、弹性系数法[2]弹性系数法在对一个因素发展变化预测的基础上，通过弹性系数对另一个因素的发展变化作出预测的一种间接预测方法。

弹性系数法适用于两个因素y和x 之间有指数函数关系y=b+αx的情况，式中α为比例系数，b为y对x的弹性系数。

对中国铁路运输需求规模相关问题的探讨

对中国铁路运输需求规模相关问题的探讨【摘要】随着社会经济的快速发展，我国铁路运输的需求也在逐渐增长，为了推动我国铁路运输事业的发展，本文笔者分别采用两种方式来预测我国铁路运输需求规模，这两种方法分别为宏观模型分析法与弹性系数分析法。

【关键词】铁路运输弹性系数模型分析法市场需求由于受到金融危机的影响，各国均出现了失业率上升、需求不足等各种问题。

在这种背景下，各国政府特别是发展中国家为了刺激其经济的发展大多采用的方法为铁路基本建设项目投资，铁路基本建设项目不仅具有投资规模大的特点，同时其占有社会固定资产投资中的大部分，在一定程度上能够推动其他相关行业的投资发展，促进国民经济的发展。

1 我国铁路基本建设项目分析据相关资料显示，我国南北地区之间的距离大约为5500km，其疆域广阔、资源分布也不够均匀，同时东西部地区之间的经济发展也呈现不平衡趋势。

通过调查研究分析表明，我国大部分资源主要集中于北部地区和西部地区，而加工业则主要分布在南部地区与东部地区的沿海，其中66%的矿石、56%的粮食、75%的煤炭以及62%钢铁均是通过铁路运输来完成的。

从我国铁路的实际情况来看，相对于其他国家而言，铁路的运输能力比较紧张，其铁路的路网密度明显较低。

通过上述对我国铁路基本建设项目的分析，笔者认为在未来经济发展过程中，应该加大对铁路建设的投资，促使铁路网与铁路运营里程在全国的覆盖率能够提高，以此解放铁路运量，使其满足国内市场经济的需求。

2 我国铁路运输需求规模的分析和预测通常而言，不管是客运量，还是货运量均是由三个部分多组成，即自然增长运量、转移运量以及诱发运量。

其中转移运量是指通过提高新系统自身的运输服务质量，让原来交通工具的运量被吸收到新系统中；而自然增长运量则是指因社会进步与国民经济的快速增长，使得我国铁路运输需求量逐渐增大；诱发运量是指相对于原来社会的平均服务水平，该新系统的服务质量相应有所改善，引发了在原来社会平均服务水平中不会出现的一系列运输需求。

基于弹性网络的流量预测方法研究

基于弹性网络的流量预测方法研究随着互联网技术的发展，移动互联网、大数据等新兴科技应用越来越普及。

其应用范围广，涉及各个领域。

其中，公共服务领域是最重要的应用领域之一，公共服务流量预测方案的效果越来越受到广泛关注。

为此，基于弹性网络的流量预测方法逐渐受到了研究人员的重视。

一、弹性网络弹性网络是一种基于逻辑回归和岭回归的机器学习方法。

其主要特点是引入L1范数正则化和L2范数正则化，实现了特征选择和参数约束的同时。

与普通线性回归不同的是，弹性网络可对数据进行特征选择，同时可以对模型系数进行稀疏化。

二、基于弹性网络的流量预测模型弹性网络适用于处理模型样本特征相似、纬度较多、且样本容易产生过拟合的情况。

因此，在流量预测领域，基于弹性网络的方法可以有效避免因数据特征不稳定而导致的模型失效问题。

建立基于弹性网络的流量预测模型应首先准确定义模型的步长。

步长的选择直接影响到模型的准确性。

随后，对数据进行特征选择，剔除掉其相对重要性较低的特征。

选择特征时，应依据特征之间的相关性、纬度以及特征的重要性等来确定。

接着，根据数据的分布情况，对数据进行标准化处理。

标准化可以使数据在模型训练时更平稳，可减少训练过程中的性能问题。

最后，应根据训练数据建立弹性网络模型，在模型训练时应采用交叉验证的方法，在同时保证模型的训练结果和稳定性。

在确定好弹性网络系数后，即可使用此模型进行未来流量的预测。

三、基于弹性网络的流量预测方法的优点与传统的流量预测方法相比，基于弹性网络的流量预测方法具有以下优点：1. 改善预测精度。

基于弹性网络的方法引入了参数优化和特征选择等技术，提高了预测模型的准确性。

2. 较好的泛化性能。

基于弹性网络的方法可以对数据进行特征选择和参数权重约束，使模型具有较好的泛化性能。

3. 缩短运行时间。

基于弹性网络的方法可优化模型的计算和数据存储方式，减少了系统运行时间。

四、结论基于弹性网络的流量预测方法是一种具有很强的推广价值和应用前景的新型预测方法，已经得到了学术界和工业界的广泛关注。

利用逐步回归预测运输量

利用逐步回归预测运输量逐步回归是一种在统计学中广泛使用的分析方法。

它可以用于发现各个变量之间的关系，并以此进行预测。

在运输管理中，逐步回归可以用来预测货物的运输量。

通过分析过去的数据，我们可以用这种方法预测未来的货物运输趋势。

本文将探讨如何利用逐步回归预测运输量，并给出一个实例来说明这一点。

首先，让我们了解一下逐步回归的基本原理。

逐步回归是一种逐步添加变量的方法，不断调整回归模型来确定最佳的预测模型。

它可以自动删除不重要的变量，并逐步添加新的变量，直到找到最佳的预测模型。

逐步回归的优点在于，它可以减少过度拟合和模型的复杂性，同时提高预测精度和可解释性。

在运输管理中，逐步回归可以用来预测货物的运输量。

首先，我们需要收集一些历史数据，例如过去几年的货物运输量、季节性变化、各种天气因素、交通状况等。

收集这些数据是为了预测未来的情况，尽可能地了解各种因素，以便我们能够建立准确的预测模型。

接下来，我们可以使用逐步回归算法来分析这些数据。

该算法会在许多可能的模型中选择最佳的模型，并逐步添加变量。

逐步回归可以通过计算各个变量的系数来确定它们与运输量的关系。

系数值越大，说明该变量对预测运输量的影响越大。

例如，当我们预测货物的运输量时，我们可能会考虑以下变量：- 时间：货物的运输量可能会随季节、星期、日期、时间段等而变化。

- 天气：不同的天气条件可能会影响货物的流通，例如，暴雨或大雪可能会影响交通状况，阻碍货物的运输。

-交通状况：交通状况的不同可能会影响货物的运输时间和运输量。

- 路线：货物的运输路线也可能会影响其运输趋势。

有些地区可能会存在堵车或施工，从而导致运输量的波动。

通过逐步回归，我们可以确定这些变量之间的相关性，并找到一个合适的预测模型。

例如，通过对大量数据的分析，我们可能会发现以下变量之间存在密切的关系：- 时间：货物的运输量可能会随时间的推移而变化，例如，每月初进货量可能会增加。

- 天气：特定的天气条件可能会影响货物运输量，例如，下雨天可能会阻碍货物的流通。

新疆公路运输量发展预测

Ａｓｒｃ：ａｅｎｅｏｏｃａｄｔａｓｏｔｔｎｄｖｌｐｎｎｌｓｆｎｉｇｍａｙｍｅｈｄｎｄｂｔａｔＢｓｄｏｃｎｍｉｎｒｎｐｒｉｅｅｍｅｔａｙｉｏｊｎ，ｎｔｏｓｄｍｏ — ａｏｏａｓＸｉａａ
朱兴琳
（．１新疆农业大学机械交通学院，新疆鸟鲁木齐８０５；．３０２２上海同济大学交通运输工程学院，上海２０９）００２摘要：在分析新疆经济、交通运输发展的基础上，采用回归分析法、三次指数平滑法、色预测方法和弹性系数法灰
等多种方法预测新疆２１、０５、００年的公路运输需求，００年２１年２２并结合这些方法，采用了基于误差权重因子的多种
方法组合预测的新方法，新疆公路运输需求量进行了优化组合预测。对新疆未来３个特征年预测结果的分析表对明，该预测方法是合理而有效的。
ｌｚｄＴｈｎｌｓｓｓｏｈｔｔｉｍｅｈｄｉｐｏｉｉｇａｄｔｅｒｓｌｓａｅｒａｏａｌ．ｙｅ．ｅａａｙｉｈｗｓｔａｈｓｔｏｓｒｍｓｎｎｈｅｕｔｒｅｓｎｂｅＫｅｒｓｈｇｗａｒｎｐｒａｉｎｖｌｍｅｒｇｅｓｏｎｌｓｓｍｅｈｄ；ｒｙｍｏｅ；ｏｉｅｅｈｄＸｉ— ｙｗｏｄ￣ｉｈｙｔａｓｏｔｔｏｏｕ；ｅｒｓｉｎａａｙｉｔｏｇｅｄｌｃｍｂｎｄｍｔｏ；ｎ

交通流量预测中的回归分析方法应用教程

交通流量预测中的回归分析方法应用教程交通流量预测是交通规划和交通管理中的重要环节，对于实现交通系统的高效运营和优化资源利用具有重要意义。

在交通流量预测中，回归分析方法被广泛应用，它通过建立数学模型，由一组自变量向量预测交通流量的变化情况。

本文将介绍回归分析方法在交通流量预测中的应用，并提供应用教程。

一、回归分析方法简介回归分析是一种统计分析方法，通过建立数学模型来描述因变量与一个或多个自变量之间的关系。

在交通流量预测中，回归分析方法可以用来分析交通流量与时间、天气、经济指标等自变量之间的关系。

常用的回归分析方法包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。

二、线性回归分析方法应用教程1. 数据收集：首先需要收集相关的交通流量数据和自变量数据，例如收集一段时间内的交通流量数据、气象数据、经济指标等。

2. 数据准备：将收集到的数据进行整理和处理，确保数据的准确性和完整性。

对于缺失的数据可以使用插值方法进行填充。

然后将数据分成训练集和测试集。

3. 特征选择：根据实际情况和领域知识，选择合适的自变量作为输入特征。

可以使用一些特征选择方法，如相关系数分析、主成分分析等来辅助选择特征。

4. 建立模型：选择合适的线性回归模型，在训练集上拟合模型，得到回归系数。

可以使用最小二乘法或梯度下降法等方法进行参数估计。

5. 模型评估：使用测试集评估建立的模型的性能，可以使用均方误差、平均绝对误差等指标来评估模型的预测准确度。

6. 模型优化：根据评估结果调整模型参数或重新选择特征，以提高模型的预测准确度。

7. 模型应用：使用优化后的模型进行交通流量的预测。

三、多项式回归分析方法应用教程1. 数据收集：同样需要收集相关的交通流量数据和自变量数据。

2. 数据准备：同样将收集到的数据进行整理和处理，确保数据的准确性和完整性。

对于缺失的数据可以使用插值方法进行填充。

然后将数据分成训练集和测试集。

3. 特征选择：同样根据实际情况和领域知识，选择合适的自变量作为输入特征。

弹性系数法和回归分析法在预测中的比较

一元线性回归法是在排除其他影响因素或者假定其他影响因素确定的情况下，分析某一因素是如何影响另一因素的过程。设自变量为 x，因变量为 y，则根据实验或统计数据，可建立两者之间的数学关系，一般为： y = ax + b。其中，a，b 均为待定参数，a 为回归系数，b 为回归常数。
文献标识码： A
当前我国经济处于高速发展时期，民用汽车的保有量也随之长弹性系数即为民用汽车保有量年增长率与 GDP 年增长率之比。
迅速增长。机动车保有量的发展影响到环境质量、交通安全、道路建设等诸多方面。在我国，尤其是大中型城市，机动车已成为城市空气污染的重要来源［1，2］。因此，合理预测机动车保有量是未来进行机动车污染防治规划、道路发展规划等的重要前提。
表 5 模型预测值与相对误差
年份
2010 2011
统计值
1 055 666 1 265 674
弹性系数法
预测值相对误差 /%
1 011 668
－ 4． 2
1 180 617
－ 6． 7
回归分析法
预测值相对误差 /%
947 183
－ 10． 3
1 133 934
－ 10． 4
2014
1 876 383
摘要：以杭州市区民用汽车保有量的预测为案例，采用两种不同的方法———弹性系数法和回归分析法，对其增长情况进行了预
测，并采用统计值对模型预测结果进行了验证。结果表明，两种预测方法均有一定的可靠度，且弹性系数法的预测结果更为精准。
关键词：弹性系数法，回归分析法，民用汽车保有量
中图分类号： TU984． 191

浅谈城市道路交通量预测方法

浅谈城市道路交通量预测方法交通量预测是预测科学在交通分析上的具体应用，是进行建设项目必要性论证，确定道路工程规模和技术标准以及经济评价的依据。

所谓交通量预测就是根据历史、现状和未来的社会和经济发展以及交通量变化情况，推测道路在设计年限内交通量的增长和变化规律，预测得到设计寿命周期内的道路交通量。

文章介绍了交通量预测方法中的回归预测法和弹性系数法及其在工程中的应用。

标签：城市道路；交通量；预测方法1 交通量预测方法简介常用的交通量预测方法有多种，本文将通过工程实例介绍回归分析法和弹性系数法在交通量预测中的应用。

1.1 回归预测法回归预测法是以相关原理揭示因果关系的一种常用技术，其原理是根据已知的n组数据（Xi，Yi）来寻求它们之间函数关系的最佳表达式或最佳拟合曲线。

交通量预测常采用的回归方法为一元线性回归法和多元线性回归法。

如果2个变量的关系是线性的，就可以建立如下一元回归方程：y=a+bx，式中：a为回归常数；b为回归系数。

运用最小二乘法原理就可方便求出a，b的值，交通量分析中的一些经济指标预测常使用一元回归法。

由于交通量增长与影响区人口、经济、车辆保有量等因素之间有着密切关系，因此可使用多元线性回归方法进行预测，其方程形式如下：式中：Yt为t年交通量；xit为第i个指标第t年值，xit由项目影响区的经济、人口、车辆保有量等指标构成；a，b为回归系数。

1.2 弹性系数法弹性系数法是从整体上把握经济发展和交通运输的相关关系，是一种定性定量相结合的交通量综合分析预测方法。

它是根据交通量增长速度和社会经济增长速度之间的关系，通过确定社会经济量的增长来找出将来交通量增长速度的趋势。

弹性系数法的数学模型为：式中：yt为预测对象y在时刻t的预测值；yt′为预测对象y在当前时刻t 的值；i′为预测对象在过去一段时间的平均增长率（%）；i为预测对象在今后一段时间的平均增长率（%）；Es为弹性系数；q′为类比变量在过去一段时间的平均增长率；q为类比变量在今后一段时间的平均增长率。

线性回归模型在货运量预测中的应用

线性回归模型在湖北省货运量预测中的应用09城规2班 N3090810220 黄霞摘要：物流产业作为综合性很强的经济产业，无论是宏观决策，还是物流企业的规划和经营决策，都需要以正确的预测为前提。

本文针对物流需求的特点，运用一元线性回归模型对物流需求进行预测，并以湖北省为例进行了实证。

关键词：物流需求，预测，相关系数，一元线性回归模型，货运量正文：预测是普遍存在的客观现象，在政府、经济、商业、金融以及其他许多领域，预测有着广泛的应用。

系统预测是重要的，系统预测的正确与否，直接影响系统规划的指向和目标是否出现偏差以及偏离的程度，系统预测是系统管理与控制的基础，是系统优化的前提条件，是为系统决策服务的。

由于预测目标与影响因素之间关系的难以确定性，直接采用某种特定的预测方法就显得不够客观。

考虑到这一点，结合一元线性回归模型简单易处理的特征，并将之运用于湖北省货运总量的预测中，得到了很好的应用效果。

物流需求的一元线性回归模型预测——以湖北省为例第一步，选择变量。

分别将湖北省GDP 和货运量作为区域经济和区域物流发展水平的衡量指标来进行分析。

获得基础统计数据如下表所示。

湖北省GDP与货运量之间的数据表（注：本数据来源于湖北省2005 年年鉴）一元线性回归方程在某种程度上揭示了两个变量间的线性相关关系。

但在应用线性回归的计算公式时会发现，并不需要预先假设两个变量之间一定具有线性相关关系，也就是说，对任意给定的N 组数据都可根据公式确定一条直线而得出预测方程。

这样一来，需解决这条直线能否反映出所研究系统的变化规律问题，精确地说，需研究这条直线是否有实际使用价值。

我们曾指出，只有当两个变量之间有大致的线性关系时，用该方法所得到的预测模型才是适用的。

能否用一个数量指标来评价两变量大致呈线性关系的程度，以决定用回归分析所得到的数学模型与研究系统的规律相符呢？又怎样确定预测模型的预测精度呢？这就是线性回归检验和精度分析需解决的问题。

基于弹性系数法的鱼田堡至石林公路交通量预测

基于弹性系数法的鱼田堡至石林公路交通量预测随着社会经济快速发展，我国交通运输事业取得了长足的进步，交通量迅速增长。

合理地预测交通量将直接影响到项目决策方案的科学性，并为投资者带来利润。

目前，国内外学者分别运用灰色预测模型算法、重力模型法、OD反推法、弹性系数法、“四阶段法”理论等方法对交通量预测进行了探讨，在交通量预测技术领域取得了一定的成果。

对于我们每一个人，安全是第一需求。

如果让你直接在安全与危险之间选择，你一定会选择安全；但如果将危险隐藏在便宜或方便之后，但愿你仍然具备识别的慧眼、选择的智慧。

“天上不会掉馅饼”的另一种说法，就是“便宜和方便的背后总是隐藏着风险”。

(5)我也了解了那人(钱正兴——引者注),但叫我怎么说呢?除出我劝你稍稍性子宽缓一点,以免损伤你自己底身体以外,我还有什么话呢?周莹（1984-）；性别：女，籍贯：山东省济南市，学历：本科，毕业于山东建筑大学；现有职称：中级经济师；研究方向：工程造价。

以改扩建公路重庆市万盛经开区鱼田堡至石林公路项目为例，基于弹性系数法对远景交通量进行预测分析和计算。

1 预测思路与方法交通出行需求与社会经济存在着明显的相关性。

在预测交通量的过程中，常以项目影响区未来社会经济发展趋势为基础，分析交通出行与社会经济发展的关联性，以此预测未来交通出行需求，推算未来交通量。

重庆市万盛经开区鱼田堡至石林公路项目属于改建公路项目，预测远景交通量主要包括：自然增长的趋势交通量和诱增交通量。

趋势交通量主要是随着社会经济发展而增长的交通量。

未来趋势型交通量预测，主要通过研究未来社会经济的发展趋势，以及交通量同社会经济发展的相关关系，分析未来交通量增长的速度，从而计算出未来趋势交通量。

重庆市万盛经开区鱼田堡至石林公路的趋势交通量主要来源于项目现有通道自然增长的交通量，采用直接推算法预测。

诱增交通量是由于项目建成后新产生的交通量。

项目的建成通车将使项目影响区域内路网的通行能力得到较大幅度提高，区域之间的时空距离缩短，从而节约运输时间和运营成本，诱发原来受通行能力或服务水平限制所抑制的潜在交通需求，产生新增交通量。

几类运量预测方法优缺点比较

几类运量预测方法优缺点比较运量预测是交通规划、公共交通管理、交通组织与调度的基础工作之一、准确地预测运量可以帮助决策者进行合理的路网设计、交通需求管理、交通拥堵缓解、交通运输规划等方面的工作。

本文将比较几类常用的运量预测方法的优缺点，并分别从经验方法、数学统计方法和机器学习方法三个角度进行分析。

一、经验方法经验方法是基于历史数据、专家经验和定性推断等方法进行预测的。

主要包括规模序列法、生命周期曲线法和基于模拟的方法等。

1.规模序列法规模序列法是根据历史数据的变化规律，绘制出规模序列曲线，然后根据规模序列曲线进行预测。

优点是简单易懂，适用于缺少数据的情况；缺点是只能反映历史发展趋势，不能准确反映实际需求。

2.生命周期曲线法生命周期曲线法是通过观察和研究不同城市、不同交通项目的生命周期曲线，根据自身发展的阶段和特点，预测未来的运量。

优点是易于理解和操作；缺点是预测结果受数据选择和系统特点的影响较大。

3.基于模拟的方法基于模拟的方法是通过建立交通模拟模型，模拟交通运行情况，并预测未来的运量。

优点是能够考虑多种因素的影响，可以更加准确地预测未来的运量；缺点是建模过程复杂，需要大量的数据和计算资源。

二、数学统计方法数学统计方法主要包括回归分析、时间序列分析和灰色系统理论等。

1.回归分析回归分析利用历史运量数据和相关因素的数据，建立运量与相关因素之间的关系模型，然后利用模型进行预测。

优点是模型简单易懂，适用于数据较少的情况；缺点是只能考虑线性关系，不能处理非线性问题。

2.时间序列分析时间序列分析是通过观察时间序列数据的历史变化趋势，寻找随时间变化的特征，并进行预测。

优点是能够考虑历史趋势和周期性变化等因素；缺点是对数据的要求较高，需要较长的历史数据。

3.灰色系统理论灰色系统理论是一种处理小样本、不确定性问题的数学方法，通过建立灰色模型，进行预测。

优点是适用范围广，对数据要求相对较低；缺点是模型过于简化，预测结果相对精度较低。