公交客运量的回归预测方法
城市公交客流预测与优化调度研究
城市公交客流预测与优化调度研究随着城市化程度的不断提升，城市公共交通已成为城市生活的重要组成部分。
然而，在高峰期，城市公共交通的客流量通常十分庞大，令人头痛。
为此，城市公交客流预测与优化调度的研究变得越来越重要。
一、城市公交客流预测的重要性城市公交客流预测可以为公交调度提供重要参考。
在高峰期，公交车站总是人满为患，甚至出现排队候车的情况。
如果我们能够预测客流峰值的时段和站点，就可以为公交部门提供更好的调度方案，包括增加车次、改变线路等。
这样，就可以更好地满足市民的交通需求，提高公共交通的效率和服务质量。
二、城市公交客流预测的方法城市公交客流预测可以采用各种方法。
其中，基于时间序列分析的方法是最常用的一种。
该方法通过对历史客流量进行分析，建立时间序列模型，然后进行预测。
此外，还有一些数据挖掘方法，如聚类分析、分类回归分析等。
这些方法可以通过对客流数据的挖掘，获得更准确的预测结果。
三、城市公交优化调度的研究城市公交优化调度的研究可以通过改变公交线路、增加车次、优化站点分布等方式来提高公共交通的服务质量。
其中，公交线路优化是一种常用的方法。
在公交线路优化中，研究人员可以通过分析客流特点，选择最佳的线路方案，以减少公交车辆的空驶率和平均等待时间。
此外，在公交站点布局优化中，研究人员可以通过分析站点的选址、站点的容量等因素，以确定最佳站点布局方案。
这些方法可以在很大程度上提高公共交通的服务质量。
四、基于GIS的城市公交客流预测与优化调度GIS（地理信息系统）技术是城市公交客流预测与优化调度研究中一种常用的工具。
通过GIS技术，我们可以将不同的数据进行叠加，获得更详细的信息，从而更好地预测和优化公共交通。
例如，在公交线路优化中，研究人员可以通过GIS 技术，将公交线路和客流分析结果同时叠加在地图上，从而得到最佳的线路方案。
五、结论城市公交客流预测和优化调度的研究对于提高市民的出行体验、减少城市交通拥堵等问题有着重要的作用。
城市道路交通流量预测方法
城市道路交通流量预测方法随着城市化进程的加速，城市道路交通流量的预测变得越来越重要。
准确预测交通流量可以帮助交通管理部门合理规划道路网络，优化交通流动，提高交通效率。
本文将介绍一些常见的城市道路交通流量预测方法，包括传统方法和基于人工智能的方法。
一、传统方法1.时间序列分析时间序列分析是一种常用的交通流量预测方法。
该方法基于历史交通数据，通过分析时间序列的趋势和周期性，预测未来的交通流量。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARIMA）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）等。
这些方法在一定程度上可以预测交通流量的长期趋势和季节性变化，但对于突发事件的影响预测能力有限。
2.回归分析回归分析是另一种常见的交通流量预测方法。
该方法通过建立交通流量与影响因素（如时间、天气、节假日等）之间的回归模型，来预测未来的交通流量。
常用的回归模型包括线性回归模型和多元回归模型等。
回归分析方法可以考虑多个因素对交通流量的影响，但需要准确选择和处理影响因素，否则预测结果可能不准确。
二、基于人工智能的方法1.神经网络神经网络是一种常用的人工智能方法，可以用于交通流量预测。
神经网络通过模拟人脑神经元之间的连接，学习历史交通数据的规律，并预测未来的交通流量。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）等。
神经网络方法可以自动提取数据中的特征，但需要大量的训练数据和计算资源。
2.支持向量机支持向量机是另一种常用的人工智能方法，可以用于交通流量预测。
支持向量机通过在高维空间中构建超平面，将不同类别的数据分开，从而预测未来的交通流量。
支持向量机具有较强的泛化能力，可以处理高维数据和非线性关系。
但支持向量机方法需要选择合适的核函数和调整参数，否则预测结果可能不准确。
3.深度学习深度学习是一种基于神经网络的人工智能方法，可以用于交通流量预测。
利用统计学方法进行公交客流预测
利用统计学方法进行公交客流预测在城市交通运输领域中，公交车是人们出行的重要方式之一，而公交客流预测则是公交运营管理的重要环节。
利用统计学方法进行公交客流预测，既可以降低公交运营成本，提高公交服务质量，也可以优化城市交通资源配置，提升出行效率。
本文将探讨利用统计学方法进行公交客流预测的意义、方法以及局限性。
一、公交客流预测的意义公交客流预测是指通过对历史客流数据进行分析和建模，预测未来某一时间段内的公交客流量。
这对公交运营管理具有重要意义。
1.1 资源配置与调度优化公交车辆的规划与派遣需要根据人流情况进行合理的调度，避免拥挤和空车现象的出现。
通过客流预测，可以合理配置车辆数量和发车间隔，提前做好调度准备。
这样不仅可以提高公交车辆的运营效率，还能够减少人们等待公交的时间，提升出行体验。
1.2 运营成本降低合理的客流预测可以使公交公司更加准确地制定运营策略，避免车辆过剩或不足的情况发生。
通过节约运营成本，如降低燃料消耗、减少车辆维修等费用支出，可以提高公交公司的盈利能力。
1.3 高效的交通出行公交客流预测可以为出行者提供更加便捷高效的交通选择。
当人们能够预测到公交车辆的拥挤程度和到站时间，他们可以合理安排自己的出行计划，选择最为适宜的出行方式。
对于城市流量繁忙的路段，公交客流预测也可以提醒市民避开拥堵路段，寻找更为高效的出行方案。
二、公交客流预测的方法在公交客流预测中，统计学方法是常见且有效的预测工具。
以下将介绍两种常用的统计学方法：回归分析和时间序列分析。
2.1 回归分析回归分析是一种通过建立变量之间的关系模型，来预测因变量取值的统计学方法。
在公交客流预测中，可以利用回归分析来分析公交客流量与影响因素之间的关系，从而预测未来的客流量。
回归分析中，公交车流量可以作为因变量，影响因素包括但不限于天气、节假日、学期时间、经济因素等。
通过收集历史数据并进行建模分析，可以得到一个回归模型，进而预测出未来某一时期内的公交车流量。
交通运输建设方案规划中的交通流量预测
交通运输建设方案规划中的交通流量预测引言交通运输建设方案的规划是一个复杂而关键的过程，其中交通流量预测是其中一个重要的环节。
交通流量预测的准确性对于规划者和决策者来说至关重要，它可以为交通基础设施的规划和设计提供依据，帮助合理分配资源，提高交通运输系统的效率和安全性。
本文将探讨交通流量预测的方法和技术，并讨论其在交通运输建设方案规划中的应用。
一、交通流量预测的方法1. 统计模型统计模型是最常用的交通流量预测方法之一。
它基于历史数据和统计分析，通过建立数学模型来预测未来的交通流量。
常见的统计模型包括线性回归模型、时间序列模型和灰色系统模型等。
这些模型可以根据不同的数据特点和预测需求进行选择和调整，以提高预测的准确性。
2. 仿真模型仿真模型是一种基于计算机模拟的交通流量预测方法。
它通过建立交通网络模型和交通行为模型，模拟交通流量在不同条件下的变化情况。
仿真模型可以考虑更多的因素和变量，如道路拓扑结构、交通信号控制、车辆行驶特性等，因此能够提供更为准确和全面的交通流量预测结果。
3. 智能算法智能算法是近年来发展起来的一种交通流量预测方法。
它基于人工智能和机器学习技术，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的规律和模式，并进行预测。
常见的智能算法包括神经网络、遗传算法和支持向量机等。
这些算法能够处理大规模和复杂的数据，提高预测的准确性和效率。
二、交通流量预测的数据需求交通流量预测的准确性很大程度上取决于所使用的数据。
以下是交通流量预测中常用的数据类型和需求：1. 历史交通流量数据历史交通流量数据是交通流量预测的基础。
它可以反映出交通流量的季节性、日变化和周变化等规律。
规划者和决策者可以通过对历史数据的分析，了解交通流量的趋势和变化，为未来的预测提供参考。
2. 道路网络数据道路网络数据包括道路的拓扑结构、长度、宽度、交叉口位置等信息。
这些数据对于交通流量的预测和分析至关重要，它们可以帮助确定交通流量的传播路径和影响因素，为交通基础设施的规划和设计提供依据。
四川省公路客运量组合预测
四川省公路客运量组合预测一、引言公路客运是指通过道路运输工具进行的人员运输活动，是国民经济的重要组成部分。
四川省作为中国西部地区的重要交通枢纽，公路客运量一直处于较高水平。
预测未来的公路客运量对于制定交通规划、优化资源配置、提高运输效率具有重要意义。
本文将运用时间序列分析方法，对四川省公路客运量进行组合预测，帮助相关部门更好地了解公路客运趋势，有效规划公路资源。
二、数据来源本文所使用的数据来源于四川省交通运输厅的公路客运量统计数据，包括历年的客运量数据，以及各类影响客运量的因素数据。
数据的选取应尽可能广泛地反映公路客运业务的主要特征和各种影响因素，并有代表性，比较容易获取。
三、数据预处理在进行组合预测之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去趋势、去季节性等。
对于历史数据中存在的异常值和缺失值，需要进行合理的处理，以保证数据的准确性和可靠性。
四、模型选择在本文中，将运用时间序列分析方法进行公路客运量的组合预测。
时间序列分析是一种利用时间序列数据进行预测的方法，通常包括趋势分析、季节性分析和周期性分析。
在模型选择上，可以采用ARIMA模型、灰色模型、神经网络模型等，根据具体情况选择最合适的模型进行预测。
五、模型建立与预测根据历史数据，建立相应的时间序列模型。
首先进行数据的平稳性检验，确定是否需要进行差分操作。
然后对序列进行模型识别，确定最佳的模型参数，并进行模型估计。
最后进行预测，获得未来一段时间内的公路客运量预测值。
六、模型评价与优化完成预测后，需要对模型进行评价，包括残差分析、拟合优度检验等。
根据评价结果对模型进行优化，改进模型的拟合效果，提高预测的准确性和稳定性。
七、结论与建议通过本文的研究，可以得出对未来四川省公路客运量的预测结果，帮助相关部门了解公路客运趋势，制定合理的交通规划，提高公路运输效率。
本文还可以为其他类似的预测问题提供参考和借鉴。
试论公路交通客运量预测方法
试论公路交通客运量预测方法作者：熊梅来源：《财经界·学术版》2014年第05期摘要：我国随着改革开放的步伐正在变得越来越繁荣富强，社会基础设施建设越来越完善，道路交通也变得越来越便捷舒适。
在我国城市化程度不断提高的同时，道路交通运力面临的压力也急剧加大，如何解决好城市道路交通的客运需求问题，成为各大城市所要面对的沉重挑战。
因此，掌握公路交通客运量情况对于解决该问题显得尤为重要。
对公路交通客运量实施预测，可以为交通部门的道路管理提供直接的依据。
在众多预测方法中，利用最小二乘支持向量机方法提出的一种新方法对我国目前的国情比较适合，其相对于其他预测方法主要有：较高的精确度，较快的计算速度等优势。
关键词：公路交通客运量预测方法最小二乘支持向量机随着我国经济的快速增长，城市化程度的快速提高，城市正变得越来越拥挤，面临着日益严重的交通拥堵，交通秩序混乱等问题。
解决城市道路交通存在的严峻问题已经得到政府的高度关注。
公路交通客运量预测是交通部门公路交通管理规划的前提。
从预测数据中的分析中，可以得出公路交通日益拥堵的根本原因。
进而可以采取相应的措施，加以应对。
预测结果的好坏最主要是取决于选择的计算模型。
交通客运量的预测，有相当多的方法可供选择，这些不同的方法分别从各种角度对交通客运量进行研究。
最小二乘支持向量机是标注支持向量机的一种新的扩展。
其最大的特点是利用平方来优化指标，利用等式替代传统的不等式作为约束条件，通过对线性方程组的直接求解即可得到想要的解集。
该方法抗干扰能力强，计算简单，求解迅速，很适合运用在道路交通客运量预测的问题上。
本文通过对传统型的“四阶段”预测方法对道路客运交通客运量进行分析，得出预测的总体思想，并用最小二乘支持向量机方法创建一种新的预测模型。
一、“四阶段”预测法道路交通客运量预测目前采用较多的“四阶段”预测法，具体思想是：出行生行，出行分布，方式分类和交通分配。
该预测方法对我国道路交通客运量的预测做出了许多贡献，但是这种方法同样存在着一些缺点。
公共交通网络中的乘客流预测与优化策略研究
公共交通网络中的乘客流预测与优化策略研究第一章引言公共交通是现代城市运行的重要组成部分，为人们提供了便捷、高效的出行方式。
然而，随着城市人口的不断增长和交通需求的不断增加，公共交通网络面临着越来越大的挑战。
为了更好地满足乘客的出行需求，必须对乘客流进行准确预测，并制定相应的优化策略。
第二章乘客流预测方法2.1 经验模型法经验模型法是一种常用的乘客流预测方法。
该方法基于历史数据和经验规律，通过拟合统计模型来预测未来的乘客流量。
根据不同的数据特点，常用的经验模型包括线性回归模型、ARIMA模型等。
2.2 机器学习方法随着人工智能技术的不断发展，机器学习方法在乘客流预测中得到了广泛应用。
机器学习方法通过利用历史数据进行训练，构建预测模型，并通过模型对未来的乘客流进行预测。
常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机等。
第三章乘客流优化策略3.1 线路优化策略线路优化策略是指根据乘客流量和乘客出行规律，对公共交通线路进行调整和优化的策略。
通过合理规划线路，可以减少拥堵、提高运行效率，并提供更好的乘车体验。
3.2 运行优化策略运行优化策略是指通过提高公共交通运行效率，减少车辆延误和等待时间，以及提供精准的车辆到达时间等方式，提高乘客流的满意度和舒适度。
常用的运行优化方法包括智能调度系统的应用和车辆优先通行策略。
3.3 推广宣传策略推广宣传策略是指通过各种宣传手段和渠道，提高公共交通的知名度和形象，吸引更多的人使用公共交通。
常用的推广宣传策略包括宣传广告的设计和投放、社交媒体的运营等。
第四章实证分析与案例研究4.1 实证分析方法实证分析是对公共交通网络中的乘客流预测与优化策略进行评估和验证的方法。
通过收集和分析实际数据，可以评估预测方法的准确性和优化策略的效果，并为进一步改进提供参考。
4.2 案例研究通过对某城市公共交通网络中的乘客流进行预测和优化策略的实施，可以更好地理解和应用前述研究成果。
通过对乘客流变化的跟踪和分析，可以进一步优化公共交通网络，并提供更好的服务。
交通流量预测方法的使用方法
交通流量预测方法的使用方法交通流量预测是指利用特定的数据和方法来预测未来某一区域或路段的交通流量，这对于交通规划、交通管理和交通运输决策都具有重要的意义。
在过去的几十年里，随着交通技术和数据的发展，交通流量预测方法也得到了不断的改进和创新。
本文将介绍一些常用的交通流量预测方法及其使用方法。
一、基于时间序列的方法时间序列方法是交通流量预测中最常见的方法之一。
它基于历史数据的分析，通过时间序列的模式来预测未来的交通流量。
主要包括ARIMA模型、指数平滑法和灰色模型。
首先是ARIMA模型，也就是自回归移动平均模型。
它通过对历史交通数据进行平稳性检验、自相关性和偏自相关性分析，选择最优的ARIMA模型进行预测。
使用ARIMA模型进行交通流量预测时，需要先确定ARIMA模型的阶数，然后通过拟合数据和预测得到结果。
其次是指数平滑法，这是一种基于加权平均的方法，适用于时间序列数据变动较为平稳的情况。
指数平滑法根据历史数据的权重不同来预测未来的交通流量。
常见的指数平滑法有简单指数平滑法、双指数平滑法和三指数平滑法，通过选择不同的权重系数来适应不同的预测需求。
最后是灰色模型，它是一种较为简单且有效的时间序列预测方法。
灰色模型通过处理少量数据建立模型，利用建立的模型进行交通流量预测。
常用的灰色模型有GM(1,1)模型和GM(2,1)模型，其中GM(1,1)模型是最为常用的。
二、基于机器学习的方法随着机器学习技术的发展，基于机器学习的方法在交通流量预测中得到了广泛的应用。
这些方法主要是通过对大量的历史数据进行训练，建立具有泛化能力的模型来进行交通流量预测。
常见的机器学习方法包括支持向量机、神经网络和随机森林等。
支持向量机是一种常用的分类和回归方法，它通过将数据映射到高维特征空间中，找到一个最优的超平面来划分数据。
在交通流量预测中，我们可以利用支持向量机建立一个回归模型，通过输入历史交通数据来预测未来的交通流量。
神经网络是模拟人脑神经元工作原理的数学模型，它通过多层的神经元网络来学习和处理数据。
公共交通乘客流量预测与优化分配研究
公共交通乘客流量预测与优化分配研究公共交通在现代城市的交通系统中扮演着重要角色。
为了提供高效便捷的公共交通服务，乘客流量预测和优化分配成为了关键因素。
本文将探讨公共交通乘客流量预测与优化分配的研究。
一、乘客流量预测方法公共交通乘客流量预测是指通过建立模型和利用历史数据等手段，预测未来一段时间内的乘客流量情况。
常用的乘客流量预测方法包括统计学方法和机器学习方法。
统计学方法通过对历史数据进行分析，寻找潜在规律，并用这些规律来预测未来的乘客流量。
常用的统计学方法包括时间序列分析、回归分析等。
这些方法适用于乘客流量变化相对稳定的情况下，但对于非线性的变化或特殊事件的影响较大的情况，效果可能有限。
机器学习方法是一种通过训练算法，让计算机从数据中学习并预测未来趋势的方法。
常用的机器学习方法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
这些方法可以处理复杂的非线性关系，对于乘客流量变化较为灵活的情况具有较好的预测效果。
二、乘客流量优化分配策略公共交通乘客流量优化分配是指通过合理的规划和优化分配策略，使得公共交通资源得到充分利用，同时提升服务质量和效率。
常见的乘客流量优化分配策略包括优化线路规划、加密班次和优化座位分配等。
优化线路规划是通过分析乘客出行需求和交通网络情况，合理调整公交线路的布局和线路长度，以提高运力利用率和减少拥堵。
在线路规划中，可以借鉴交通热点、人口密集区域和商业中心等因素，合理布置公交线路，提高乘客的出行便利性。
加密班次是指在高峰期增加公交班次，以满足乘客需求。
通过分析历史数据和乘客出行模式，可以针对高峰期和繁忙路段安排更多的车辆和班次，以减少乘客等待时间和车厢拥挤度。
优化座位分配是指根据乘客流量的变化，合理分配座位资源。
通过实时监测乘客数量和座位利用情况，可以调整车辆内的座位分布，以提供更好的乘坐体验和舒适度。
三、公共交通乘客流量预测与优化分配的挑战和前景公共交通乘客流量预测与优化分配面临着一些挑战。
城市交通规划中的交通流量预测模型
城市交通规划中的交通流量预测模型随着城市化的不断推进，城市交通拥堵问题日益突出，因此，合理的交通规划成为了解决交通拥堵的关键。
而交通流量预测模型就是城市交通规划中的重要工具之一。
本文将探讨一些常用的交通流量预测模型以及它们在城市交通规划中的应用。
交通流量预测模型一直是交通研究领域的热点之一。
通过对交通流量的预测，可以有效地指导交通规划的决策，提前预防交通拥堵，合理规划道路和交通设施，提升城市交通的效率和便捷性。
一、回归模型回归模型是交通流量预测中常用的一种方法。
通过回归模型，可以基于历史数据和其他相关因素，对未来的交通流量进行预测。
常见的回归模型包括线性回归和多元回归。
线性回归模型假设交通流量与一些影响因素之间存在线性关系，通过对历史数据的回归分析，可以得出不同因素对交通流量的影响程度。
然后，根据这个关系，可以预测未来交通流量的变化趋势。
线性回归模型简单易懂，适用于简单的交通系统。
多元回归模型则考虑了更多的因素，比如道路长度、道路宽度、人口数量等等。
通过对这些因素进行回归分析，可以更准确地预测交通流量的变化。
但是，多元回归模型的建立需要借助大量的数据，并且对数据的质量和准确性要求较高。
二、时间序列模型时间序列模型是一种基于时间序列数据的交通流量预测方法，它假设未来的交通流量与过去的交通流量有关。
常见的时间序列模型包括移动平均模型、指数平滑模型和自回归模型。
移动平均模型通过对历史交通流量的平均值进行预测，来推测未来的交通流量。
这种模型适用于交通流量呈现周期性变化的情况，例如日循环或周循环。
然而，移动平均模型无法考虑其他影响因素，对于复杂的交通系统预测效果有限。
指数平滑模型则是基于过去的交通流量数据对未来进行预测。
它会自适应地调整权重，使得近期的数据对预测结果的影响更大。
指数平滑模型适用于交通流量变化较为平稳的情况，但对于交通流量的季节性和趋势性变化的预测效果较差。
自回归模型是一种基于时间序列数据自身的模型，它假设未来的交通流量与过去的交通流量和其他相关因素有关。
公共交通换乘客流量预测方法研究
公共交通换乘客流量预测方法研究
随着城市的不断发展，公共交通系统发挥着越来越重要的作用。
为了更好地规划和管
理城市公共交通系统，预测公共交通换乘客流量显得尤为重要。
本文将介绍一种基于机器
学习的公共交通换乘客流量预测方法。
首先，需要搜集相关数据。
这包括每个时刻的出站人数、入站人数、客流密度等。
然
后需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据平滑和数据归一化等操作。
数据清洗是为
了去除无效数据，例如缺失值或异常值。
数据平滑是为了使数据变得平滑，避免过度波动。
数据归一化是将数据转化为指定范围内的数值，使其易于处理。
接着，需要选择适当的机器学习算法进行建模。
常见的算法包括线性回归、决策树、
支持向量机和神经网络等。
对于公共交通换乘客流量预测，我们可以选择基于时间序列的
方法，例如ARIMA模型和LSTM模型。
ARIMA模型适用于稳定的时间序列数据，而LSTM模型适用于具有长期依赖关系的时间序列数据。
在进行机器学习建模之前，需要将数据分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型，
测试集用于评估模型性能。
在选择算法和训练模型时，需要进行交叉验证和调参，以优化
模型性能。
最后，通过将预测结果与实际数据进行比较，评估模型的预测能力。
评估指标包括平
均绝对误差、均方误差和决定系数等。
总之，基于机器学习的公共交通换乘客流量预测方法有着广泛的应用前景。
随着更多
数据的搜集和算法的发展，预测精度将越来越高，为城市公共交通规划和管理提供更为准
确的决策支持。
基于线性回归的我国客运量预测模型
基于线性回归的我国客运量预测模型摘要：为了对我国客运量进行预测，利用SPSS18.0软件建立了我国客运量的逐步线性回归模型和基于相关性分析的多元线性回归模型，并分析了两种模型的预测精度。
分析表明，基于相关性分析的多元线性回归模型比逐步线性回归模型具有更好的精确度。
关键词：逐步线性回归模型；相关性分析；多元线性回归模型0 引言随着我国经济的不断发展，公路里程的不断增长，我国交通运输得到了较快的发展，成为我国社会生产、经济和生活中一个不可缺少的重要环节。
客运量作为交通量的重要组成部分，其发展变化可以影响到整个交通运输业的发展。
运用科学的方法和手段对客运量进行预测，可以预知未来一定时期内运输市场需求的变化趋势以及与之相关的各种因素的变化的影响进行分析，为运输企业制定经营目标和做出各种经营决策提供依据[1]。
通过对历史资料的逐年比较、分析，发现有两个明显的特点：第一，交通量逐年增加是大趋势；第二，交通量受很多其他因素的影响较大。
多元线性回归作为一种较为科学的方法，在各行各业都有较为广泛的应用，可以在获得影响因素的前提下，将定性问题定量化，确定各因素对主体问题的影响程度[2]。
但是影响客运量的因素太多，如果建模时全部考虑，不仅数据量太大，而且由于某些因素对客运量的影响太小而导致模型不够精确。
因此，本文选用逐步线性回归法和相关性分析法对影响因素进行筛选，并利用SPSS18.0软件建立预测模型。
1 多元线性回归模型理论概述1.1 多元逐步线性回归的思想[3]多元逐步线性回归是一种多元统计数据分析方法，它能消除自变量之间存在的多重共线性。
假设有因变量Y和m个自变量，首先观察n个样本点，构成因变量的n次观察值构成一个n维列向量Y=，和自变量，nm的观察值构成的观察矩阵X=。
本文采用backward，回归（给定置信水平=0.1），将X中的所有解释变量提取出来实施对这些变量的回归，如果回归方程已经达到满意程度，则算法终止，否则，将利用被解释后的信息剔除一些与0无显著性差异的变量（即sig≥0.1=的变量）。
公路客运量预测方法研究
摘要公路运输是城市发展的基础和前提，交通问题已经成为影响城市功能正常发挥和城市可持续发展的一个全局性问题。
客运是运输需求中最活跃的一个领域。
随着道路运输业的持续快速发展，客运系统所起的作用越来越重要的作用。
本文结合南宁市公路运输发展状况，在对客流进行分析的基础上，研究各种预测方法在公路客运量预测中的应用。
首先在调查和收集南宁历年的客运量数据资料的基础上，运用弹性系数法、线性回归法、灰色模型、指数平滑法这四种单项预测模型对南宁市的客运量发展进行预测，同时为了减少单项预测模型容易出现的预测值过于激进或者过于保守的情况，利用已经建立好的四种单项模型构建一个组合模型再对南宁客运量进行预测，然后根据各个模型预测的最后结果与权威的预测结果做对比，分析各个模型的误差原因，以此来研究各预测模型的适用情况。
关键词：客运量预测弹性系数法灰色模型线性回归指数平滑法组合模型The Research of Highway PassengerVolume Forecast MethodABSTRACTRoad transportation is the foundation and prerequisite to the urban development, traffic problems have become urban function normal play and urban sustainable development in a global problem. Passenger transportation is the most active field of the transportation . With the sustained and rapid development of road transportation, passenger transport systems become more and more important in the whole transportation system.Based on the road transport development in Nanning city ,this paper analysis the passenger flow based on the study of forecast method applied in highway passenger transport volume forecast. by using the linear elastic coefficient method, regression analysis, grey model, exponential smoothing method to predict the passenger volume of Nanning. And then use the four kinds of single model to construct a combination model to forecast the passenger traffic volume of Nanning. With the final results of each prediction model prediction results compared to the authority, analysis the causes of errors of each model in order to study the application of each prediction model.Key words:Passenger Traffic V olume Prediction ,elastic coefficient method , regression analysis , grey model ,exponential smoothing method , patterns assembly目录第一章绪论 (1)第一节研究背景及意义 (1)第二节国内外研究现状 (2)第三节本文的研究内容 (3)第二章客运量预测及方法综述 (4)第一节客运量预测 (4)第二节常用客运量预测方法与模型 (7)第三章模型的实际应用 (21)第一节原始数据准备 (21)第二节弹性系数模型 (22)第三节线性回归模型 (26)第四节灰色模型 (29)第五节指数平滑模型 (32)第六节组合模型 (36)第四章结果分析 (39)结论 (41)参考文献 (42)致谢 (44)第一章绪论第一节研究背景及意义交通运输是国民经济的基础支柱产业，是国民经济的动脉，它把国民经济各个部门和各个地区连接起来，是人类社会生产活动和生活活动中一个不可缺少的方面。
公共交通换乘客流量预测方法研究
公共交通换乘客流量预测方法研究公共交通换乘客流量预测是指通过对公共交通换乘站点的历史数据和一些相关特征进行分析和挖掘，来预测未来一段时间内的换乘客流量的一种方法。
换乘客流量预测在公共交通规划、调度和优化等方面具有重要的意义和价值，可以帮助公共交通部门更好地进行资源配置和运营管理。
目前，常用的公共交通换乘客流量预测方法主要包括时间序列分析、回归分析、神经网络和机器学习方法等。
时间序列分析是一种常用的预测方法，它主要通过对历史数据的分析来确定未来一段时间内的趋势和周期，从而预测换乘客流量。
时间序列分析通常包括平稳性检验、自相关分析、拟合模型和预测等步骤。
常用的时间序列模型有ARIMA模型、指数平滑模型等。
回归分析是一种通过建立变量之间的数学关系来进行预测的方法。
在公共交通换乘客流量预测中，可以将换乘客流量作为因变量，与一些影响因素如天气、节假日、活动等作为自变量，建立回归模型来进行预测。
回归分析中常用的方法有线性回归、多元回归等。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，具有学习和自适应能力，适用于非线性、复杂的预测问题。
在公共交通换乘客流量预测中，可以使用神经网络建立模型并进行训练，通过输入历史数据和一些相关特征，输出未来一段时间内的换乘客流量。
除了以上的方法，还可以结合多种方法进行预测，如将时间序列分析和回归分析相结合，使用混合模型进行预测；或者将神经网络和机器学习方法相结合，使用深度学习进行预测。
这些方法的选择与实际需求和数据情况有关，需要根据具体问题进行选择和应用。
公共交通换乘客流量预测是一个复杂而重要的问题，需要借助于数据分析和挖掘的方法来实现。
随着大数据和人工智能技术的发展，相信公共交通换乘客流量预测方法会越来越有效和准确，为公共交通的规划和管理提供更好的支持。
西安市公交客运量的回归分析预测研究
电动 自行 车保 有 量＝ 区人 口数 ｘ／０ 市 ３２
根据表 ２ 的数 据计 算 得 ２ ０ ０ ０—２ ０ 年历 年 电 ０９ 动 自行 车保 有量 ，把 得 到 的电 动 自行 车 保有 量 和 原来 的 自行 车保 有量 相加见 表 ４ 。
表 ４ 整 理 后 的数 据
年 客量 人 ． 民产值 元 份 运／ 次 国生．亿 万 ｄ 总
业 总产值 ，人 均 国民收 入 ，市 区 国民收 入 ，国民
２ 数 据 收 集 、分 析 、整 理
２１原 始数据 收 集 ．
生产 总值 等 只选 国民生 产总 值 。另外 ，对 于 城市
道路 长度 及城 市 道路 面 积 ，西安 市 的道 路 网络 已
基 本 构成 ，其 增 长率 不 大 ，因此 把这 两个 指 标从
１ ３７ ８ ．７ Ｉ ６２ ７ ．５ １ ７８ ９ ．２ ２１ ． ６ ５４
２ ３ ８１ ５ ．
。市人历 豸 粪 区口 人
６ ６ １ ４ ．３ ７ ４８ ３ ．６ ８ ６６ ２ ．８ ９ ．６ ４１６ １ ０ ．９ １ ２３ １ ３９ ３１ ． ３ ｌ ３ ．４ ５ ８９ ｌ ５ ．３ ８ ６６ ２ ８０ ３１ ． ４ ２ ２ ．８ ７ ４Ｏ
去 得到 调整 的客运 量见 表 ４ 。
表 ３ 全 市 出租 车客 运 量 统 计
年份 全市 出租 车数量 客运量／ 万人 次・ ‘ ｄ
量 比 ２ ０ 年 少 ，这 是 一 种 反 常 现象 ，其 原 因很 ００
多 ，但 主要原 因为 从 ２ ０ 年 ９ １日起对 西 安 市 ００ 月 部分 公交 车票 价进行 了上 调 ，再加 上 ２ ０ 年来 下 ００
２ ４０ ９ ．４ ３ ３Ｏ ３ ．２ ３ ５９ ８ ．５ ４ ４６ ５ ．２ ５１ ． ５ ９９
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。
回归预测法计算客流量
回归预测法计算客流量摘要：一、引言二、回归预测法的基本概念和原理三、回归预测法在计算客流量中的应用四、回归预测法计算客流量的步骤五、回归预测法计算客流量的优缺点六、结论正文：一、引言随着我国经济的快速发展，城市化进程加快，人口流动性增强，客流量的预测成为了城市交通规划、景区管理等领域的重要课题。
准确的客流量预测可以为城市交通管理部门提供科学依据，有助于优化交通资源配置，提高交通运输效率。
本文将介绍一种计算客流量的方法——回归预测法。
二、回归预测法的基本概念和原理回归预测法是一种基于统计学原理的预测方法，主要通过建立因变量（预测目标）与自变量（影响因素）之间的线性或非线性关系模型，来预测因变量的未来值。
在计算客流量方面，回归预测法主要通过分析历史客流量数据，找出影响客流量的相关因素，建立客流量预测模型，从而预测未来的客流量。
三、回归预测法在计算客流量中的应用回归预测法在计算客流量中的应用具有较强的实用性。
首先，它可以充分挖掘历史客流量数据中的潜在信息，找出影响客流量的主要因素，为客流量预测提供有力支持。
其次，回归预测法可以针对不同的影响因素设置不同的权重，从而更准确地预测客流量。
最后，回归预测法具有较好的通用性和可扩展性，可以根据实际需求灵活调整模型结构和参数，适用于不同场景的客流量预测。
四、回归预测法计算客流量的步骤1.收集历史客流量数据，包括时间、地点、天气等影响客流量的相关信息。
2.对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
3.选择合适的回归模型，如线性回归、多项式回归、广义线性模型等。
4.建立回归预测模型，通过最小二乘法、最大似然估计等方法求解模型参数。
5.根据建立的模型预测未来的客流量。
五、回归预测法计算客流量的优缺点优点：1.回归预测法可以充分挖掘历史数据中的潜在信息，找出影响客流量的主要因素。
2.模型具有较好的通用性和可扩展性，适用于不同场景的客流量预测。
3.可以针对不同的影响因素设置不同的权重，从而提高预测准确性。
公交客运量的回归预测方法
从表 1 可以看到上述 12 个指标除 x 2 外与客运量的相关性都比较强 (相关系数≥018) , 所以可以选 择上述除 x 2 外的 11 个指标作自变量。 综上所述我们可以初步选择: 交公票价, 市区人口, 城市道路长 度, 城市道路面积, 全市人口, 固定资产完成额, 市区工业总产值, 人均国民收入, 市区国民收入, 国民生 产总值, 公交营运车数, 自行车保有量等 12 个指标作为自变量。 112 对自变量 x i 进行筛选
x 11 01944
x 12 01975
注: x 1—市区人口; x 2—公交线路长度; x 3—城市道路长度; x 4—城市道路面积; x 5—全市人口; x 6—固定资产完成额; x 7—市区工业 总产值; x 8—人均国民民入; x 9—市区国民收入; x 10—国民生产总值; x 11—公共营运车数; x 12—自行车保有量。
第 17 卷 第 2B 期 1997 年 6 月
西安公路交通大学学报 Jou rna l of X i’an H ighw ay U n ive rsity
公交客运量的回归预测方法
V o l117 N o 12B Jun1 1997
马荣国① 陈宽民 候奠社
[ ①西安公路交通大学交通运输规划与管理研究所, 西安 710064; 副教授 ]
M a R ong g uo① Ghen K uanm in H ou D ianshe
[ ①T raffic T ran spo rta tion’s P lann ing and M anag ing In stitu te, X i’an H ighw ay U n iversity, X i’an 710064 ]
摘 要: 根据西安市公交运量的数据, 利用多元回归方法, 对西安市 2000 年公交客运量进行预 测, 为西安公交网络规划提供了重要依据。 关键词: 公交客运量, 预测, 回归分析 分类号: U 491114
公交客运量的回归预测方法
公交客运量的回归预测方法
马荣国;陈宽民
【期刊名称】《西安公路交通大学学报》
【年(卷),期】1997(017)02b
【摘要】根据西安市公交运量的为数据，利用多元回归方法，对西安市２０００年公交客运量进行预测，为西安公交网络规划提供了重要依据。
【总页数】6页(P12-17)
【作者】马荣国;陈宽民
【作者单位】西安公路交通大学交通运输规划与管理研究所;西安公路交通大学交通运输规划与管理研究所
【正文语种】中文
【中图分类】U492.413
【相关文献】
1.西安市公交客运量的回归分析预测研究 [J], 周孙锋;张文广
2.基于回归分析的大连市公交客运量预测 [J], 赵晓宇
3.基于回归分析的大连市公交客运量预测 [J], 赵晓宇;
4.基于高斯过程回归的公交到站预测方法 [J], 李香云; 任帅; 张卫钢; 吴娟娟; 伍菁
5.OBD支持下公交车到达时间的回归预测方法 [J], 董红召;赵龙钢;赵晨馨;张亮;孔娟娟
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项 目
1989
1990
1991
年 份
1992
1993
1994
1995
1996
全市出租车辆 (辆)
2737
2782
2987
3494
6716
8761
9914
11000
全市出租车客运量 (万人次 日)
8117
8135
8196
10148
20114
26128
3179 316 3156 3148 3142 3132 3119 3108 3106 3111
165 172 184 190 184 194 174 174 18817 19517
352 349 383 448 115 1277
1 4 西安公路交通大学学报 1997 年
1 模型建立
多元线性回归的一般模型为
y = b0 + b1x 1 + b2x 2 + … + bm x m + Ε
(1)
式 中: y 为客运量 (万人次 日) ; x i 为与客运量相关的自变量 ( i= 1, 2, …, m ) ; Ε为剩余误差 (是随机变 量)。
111 选择自变量 x i 选择自变量时, 首先要考虑选择的变量与客运量相关, 其次要考虑自变量过去的数据便于收集, 将
211 对客运量进行调整 首先给历年客运量除以 365, 将其换成年日平均客运量, 从历年客运量趋势看, 自 1989 年起呈下降
趋势, 这是一种反常现象, 其原因很多, 但主要原因为 1989 年以来本市增加了出租及小巴车辆; 票价进 行了几次调整; 并在 1996 年取消了月票; 近年来下岗职工增多等原因。由于票价的影响已在回归方程中 考虑, 而下岗职工数的影响无法统计, 所以只考虑出租车、小巴及月票取消对客运量的影响, 并将它们影 响的客运量加原原客运量上去。首先考虑 1996 年取消月票的客运量损失值, 因为 1995 年的售月票数为 105194 万张, 折合客运量为 105194×150 36月票大多数 (60◊ ) 人仍乘公交车, 所以损失值为
M a R ong g uo① Ghen K uanm in H ou D ianshe
[ ①T raffic T ran spo rta tion’s P lann ing and M anag ing In stitu te, X i’an H ighw ay U n iversity, X i’an 710064 ]
123196 139127 161129 180159 191114 203132 222193 244156 332184 390107 421131
2150 2150 2150 2150 2150 4100 4100 7100 9100 9100 9100 10100
201190 205192 210125 216199 222154 226198 230185 236145 240185 248135 255171
3017
33100
小巴车客运量 (万人次 日)
415
5121
419
5152
10150
1513
1916
24
1990 年全市拥有小巴 800 辆, 据调查, 小巴每趟平均收入 100 元, 即每趟客运量为 100 人次, 平均 每天 3 趟, 所以小巴平均每天客运量为 24 万人次 日, 按以上出租车的增长比例从 1996 年 1996 年小巴 客运量反推, 计算得到历年小巴客运量见表 3, 把这两种客运量加到原始客运量上去得到调整的客运量 见表 4。
第 17 卷 第 2B 期 1997 年 6 月
西安公路交通大学学报 Jou rna l of X i’an H ighw ay U n ive rsity
公交客运量的回归预测方法
V o l117 N o 12B Jun1 1997
马荣国① 陈宽民 候奠社
[ ①西安公路交通大学交通运输规划与管理研究所, 西安 710064; 副教授 ]
从表 1 可以看到上述 12 个指标除 x 2 外与客运量的相关性都比较强 (相关系数≥018) , 所以可以选 择上述除 x 2 外的 11 个指标作自变量。 综上所述我们可以初步选择: 交公票价, 市区人口, 城市道路长 度, 城市道路面积, 全市人口, 固定资产完成额, 市区工业总产值, 人均国民收入, 市区国民收入, 国民生 产总值, 公交营运车数, 自行车保有量等 12 个指标作为自变量。 112 对自变量 x i 进行筛选
虽然选择自变量时, 只要和客运量相关性较强的指标都应考虑, 但由于当计算机计算时, 如果正规 方程的阶数 (即自变量的个数)m 过大时解的精度必然下降, 另外由于变量过多可能使变量之间不完全 独立而引起计算上的困难 (病态或退化) , 所以在筛选时, 要尽可能使自变量少一些, 并使自变量相互独 立。 根据这个原则在上述 12 个指标中如有相互相关的指标时则只选其中之一个作为自变量。 比如, 市 区人口与全市人口两指标中只选市区人口; 固定资产完成额, 市区工业总产值, 人均国民收入, 市区国民 收入, 国民生产总值等指标中由于与它们相关的工农业生产总值数据较容易收集, 所以只选工农业生产 总值。 另外, 对于城市道路长度及城市道路面积, 西安市的道路网络已基本构成, 其增长率不大, 因此把 这两个指标从自变量中剔除。又由于我们预测客运量的目的是进行西安市的公交网络规划, 其中包括公 交营运车数的规划, 所以公交营运车数也不能作为自变量。至此我们确定四个指标: 工农业生产总值、公 交票价、市区人口、自行车保有数等作为自变量。 从而得到回归模型
x 11 01944
x 12 01975
注: x 1—市区人口; x 2—公交线路长度; x 3—城市道路长度; x 4—城市道路面积; x 5—全市人口; x 6—固定资产完成额; x 7—市区工业 总产值; x 8—人均国民民入; x 9—市区国民收入; x 10—国民生产总值; x 11—公共营运车数; x 12—自行车保有量。
Abstract: A cco rd ing to the da ta of p ub lic t ran sit p a ssenger vo lum e of X i’an, u sing the m u lt i2 va ria te reg ression m ethod, th is p ap er p red ict s the p ub lic t ran sit p a ssenger vo lum e of X i’an in 2000. T h is resu lt supp ly s the ba sis fo r the netw o rk d raw up a p lan of the p ub lic t ran sit of X i’an. Key words: p ub lic t ran sit p a ssenger vo lum e, p red ict ing, reg ression ana ly sis
摘 要: 根据西安市公交运量的数据, 利用多元回归方法, 对西安市 2000 年公交客运量进行预 测, 为西安公交网络规划提供了重要依据。 关键词: 公交客运量, 预测, 回归分析 分类号: U 491114
Regress ion M ethod for Pred icting Pa ssenger Volum e of Publ ic Tran s it
2km , 因此票价为 5 2= 2. 5 分 人 km。 1990、1991 年调为 4 分 人 km。 1992 年调为起价 2 角, 1 角进位, 相当于每三站 10 分 人, 每人次附加 10 分。 因为全程平均距离为
第 2B 期 马荣国等: 公交客运量的回归预测方法 1 3
表 1 各项指标与公交客运量的相关系数
指标 相关系数
x1 01962
x2 01306
x3 01859
x4 01938
x5 01950
x6 01916
x7 01830
x8 01894
x9 01891
x 10 01876
27923157
123196 139127 161129 180159 191114
222193 244156 390107 421131
每三站
五分
每公里
四分 起价三角 一角进位
五角 一票制
201190 205192 210125 206199 222154 226198 230185 236145 248135 255171
公交客运量对公交网络规划是十分重要的, 公交客运量的数据为公交系统的规划与技术改造提供, 依据是合理安排任务计划的基础, 也是进行科学决策的重要依据。 为了改进和发展公共交通, 完善客运 结构, 首要的任务就是对整个城市的公交客运量进行预测。目前, 公交客运量的预测方法很多, 但各有其 优缺点。 这里我们选用了多元回归法对西安市公交客运量进行预测。
87190 98138 108170 118170 119173 132164 125192 133158 147167 153115 160191
212 票价的计算 1996 年以前每三站 5 分 人, 而平均全程距离为 10km , 全程平均 15 站, 所以每三站平均距离为
第 2B 期 马荣国等: 公交客运量的回归预测方法 1 5
43154 × 40◊ = 17141 (万人次 日) 其次, 考虑出租车及小巴的客运量, 由于出租车及小巴历年的车辆数没有确切的数据, 所以只能根 据现有的数据表 2 进行推算。由 1994、1995 年全市出租车辆数平均为公交内部出租车辆的 718 倍, 从而 由 1989～ 1995 上公交内部出租车辆数计算得全市出租车辆数见表 3。 据统计出租车日载客量平均 30 人次从而计算得到历年出租车年均日客运量见表 3。