高速铁路客运量预测方法选择-图文(精)
铁路客货运量预测方法
铁路客货运量预测技术一般可分为三类：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。
定性分析预测技术，通常指那些凭经验判断的预测，一般是在缺少且难以获得进行定量分析所必需的资料的情况下采用，它侧重于研究与推断预测对象未来发展的趋势和性质，其预测质量，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资料作为基础，建立适当的数学模型，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，发展过程等）。
（四阶段法：出行发生、出行分布、出行方式划分、出行分配）
定量预测或定性预测，各有其长处和一定的局限性，实际应用中往往需要把定量预测和定性预测方法相结合，即定量预测在定性分析的基础上进行，而定性预测也采用一定的定量分析方法，以提高预测结果的准确性。
因此，综合预测技术是客货运量预测经常采用的方法。
高速公路客流量预测模型与方法分析
高速公路客流量预测模型与方法分析随着我国经济的不断发展和人民生活水平的提高，高速公路系统在人们的日常出行中扮演着至关重要的角色。
为了更好地管理和规划高速公路的运营，预测客流量成为一项重要的研究课题。
本文将对高速公路客流量预测模型与方法进行分析，以期提供有效的预测方法。
一、模型选择与建立高速公路客流量预测可以使用多种模型和方法，其中一些常用的包括时间序列分析、回归分析、神经网络和决策树等。
选择适当的模型需要综合考虑数据特征、预测准确性和计算效率等因素。
1. 时间序列分析时间序列分析是一种常见的客流量预测方法，通常假设预测数据具有一定的周期性或规律性。
常用的时间序列模型包括ARIMA、ARCH和GARCH等。
通过对历史客流量数据进行分析，可以建立时间序列模型并进行预测。
2. 回归分析回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的依赖关系。
在高速公路客流量预测中，可以考虑一些相关因素，如节假日、天气条件和经济指标等，并利用回归模型来建立客流量与这些因素之间的关系。
通过提取相关特征并进行回归分析，可以预测客流量的变化。
3. 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的数学模型，其在模式识别和预测领域有着广泛的应用。
在高速公路客流量预测中，可以利用神经网络来学习历史数据的模式，并预测未来的客流量。
通过调整网络结构和参数，可以提高预测准确性。
决策树是一种基于树状结构的分类和预测方法。
在高速公路客流量预测中，可以利用决策树算法来分析历史数据中的特征，并建立规则集用于预测客流量。
决策树具有可解释性强的特点，便于理解和应用。
二、数据处理与特征提取高速公路客流量预测需要使用历史数据进行模型训练，因此对数据的处理和特征提取非常重要。
以下是一些常用的数据处理和特征提取方法。
1. 数据预处理数据预处理包括数据清洗、去除异常值和缺失值处理等步骤。
在高速公路客流量预测中，可能会出现数据缺失或异常情况，需要对这些问题进行处理，以保证建立的模型具有良好的准确性。
铁路客运量预测方法
一、意义1、设计铁路能力的依据。
客运量是选定铁路主要技术标准的依据，而主要技术标准又决定着运输装备的能力，它不应小于调查或预测的客运量，以满足国家要求的运输任务；2、是评价铁路经济效益的基础。
客运量决定铁路的运营收入、运输成本等经济效益指标。
客运量大，则收入多、成本低；3、是影响线路方案取舍的重要因素。
铁路选线中，出现大量的线路方案比较。
若运量大，则投资大的方案中选，运营支出小。
总之，若调查或预测的客运量偏大，则铁路标准偏高，技术装备能力也偏高，因而投资较大。
但运营后发现实际运量偏小，则会造成铁路能力闲置，投资浪费，由于运营收入少，铁路的经济效益必然降低；若调查或预测的客运量偏小，虽初期投资省，但运营后能力很快就会饱和，从而过早的引起铁路改扩建，追加投资增大，也不经济。
二、影响客运量的因素直通吸引范围：等距离原则划定（“哪边近走哪边”），上下行分别勾画；地方吸引范围：运价最低（运距最低）原则确定（“哪边花钱少走哪边”）。
随着社会经济的不断发展，客运量也在不断增加，因此，只有把握住影响客运量增长的因素，才能更好地预测出客运量的大小。
影响因素主要有：1、国家的政治、经济形势，国民经济的增长速度与发展战略，运价政策和旅客对运费的承受能力，这些因素，在预测远期运量时需加以考虑；2、设计线在路网中的地位和作用，以及邻接铁路的布局和能力，都将影响直通客运量；3、设计线沿线的资源情况，工矿、电力等大型企业的发展规划，农林牧副渔和乡镇企业的发展情况，以及城乡人口、人均收入的增长情况，也将影响地方客运量；4、设计线沿线的公路、水运等交通状况和发展规划，将影响设计线分担客运量的比重；5、突发事件的影响：疾病、自然灾害等。
三、客运量预测方法定性预测方法是主要以预测人员的经验判断为依据而进行的预测。
预测者根据自己掌握的实际情况、实践经验、专业水平，对未来货运发展前景的性质、方向和程度做出判断。
其特点为:需要的数据少，能考虑无法定量的因素，比较简便可行。
铁路旅客运输需求及运量预测
2 旅客出行选择行为理论——选择模型
• AHP的模型——首先要建立客运交通方式最优选 择层次结构图：
旅客选择主观性因素
产品特性的客观性描述
2 旅客出行选择行为理论——选择模型
这是一个层层排序选优的过程，对于每个层次的因素 都有一个权重，最终找出在某种条件下的各种运输产品 的优劣排序。由此旅客可以做出选择。
主要是通过社会调查，结合人们的经验加以综合分 析比较作出量的直接判断和预测。其优点是简便易 行，没有复杂高深的计算，易于普及采用。但往往 易受预测人员经验和认识上的局限，并常有一定的 主观片面性。它是目前市场预测中运用最广泛的一 类方法，也可用于历史资料不完备情况下的客运量 预测。 定性预测法主要包括运输市场调查法、德尔菲法等。
4 铁路客运量预测——预测方法
德尔菲法： 又称专家预测法，是以专家为索取信息对象，
采用匿名的方式，通过几轮征询，征求专家的意 见和看法，然后进行综合整理和归纳，再反馈给 专家，供他们分析判断、提出新的意见和看法。 这样通过多次反复，使意见逐步趋于一致。德尔 菲法的应用范围十分广泛。
4 铁路客运量预测——预测方法
2 旅客出行选择行为理论——选择模型
旅客出行选择行为模型 – 交通方式的最优选择 – 政策引导的定量描述 – 综合替代值与政策调节 – 大道定量
2 旅客出行选择行为理论——选择模型
1、交通方式的最优选择
旅客选择交通工具时考虑：
主观的因素
旅行距离、旅客经济条件
客观的因素
交通方式或产品的技术特性
采用美国运筹学家A.L.Saaty于20世纪70年代提出的 层次分析法(AHP)模型可以解决这个选择过程。
例如可以针对不同出行距离，可以找出各种运输产品 的最优势的运距分工。
高速铁路客运量预测方法选择_图文(精)
65YUNSHUSHICHANG 2007/7高速铁路客运量预测是项目规划和建设的依据, 也是经济效益计算的基础。
目前常用的高速铁路客运量预测方法是四阶段法,其中最主要的方式划分预测又基本采用了Logit 模型。
但由于Logit模型存在的某些特性会在一定程度上影响预测的准确性,因此在应用四阶段法进行预测时,必须分析和掌握这种特性, 以便选择适当的高速铁路客运量预测方法。
目前大部分高速铁路客运量预测所采用的预测方法(包括京沪高速铁路客运量预测主要由以下两部分内容组成:一是以社会经济变量(各交通小区的GDP或人口和阻抗变量(各交通小区间的广义价格作为自变量预测研究区域内特征年度总的旅客 OD 交流量,预测一般采用重力模型;二是用一个涉及多种运输方式的选择模型确定现有运输方式和新的高速铁路的出行份额和出行量,而且所有方式的出行份额加总为 100%。
典型地,用于方式选择的是一个多元的 Logit 模型。
然而,由于 Logit 模型的非相关选择方案独立特性(IIA, 高速铁路的预测运量必须直接与现有方式间的运量份额比值成正比关系,因而使预测结果的准确性降低, 这也是该方法最主要的缺陷。
如果不进行改进, 该方法的模型运行结果就会出现如下情况:当一种现有运输方式本身占有较高的份额时,高速铁路从中得到的转移到运量份额也随之较高。
例如,假设任意两个区域间的出行 50%是由小汽车完成的,则采用该方法预测将会得到 50%的高速铁路运量份额是从小汽车转移过来的。
分析我国现状的客流组成,这一情况实际上是不可能发生的。
为了减少非相关选择方案独立特性所产生的问题,某些预测采用了另外一种方法。
该方法也是首先预测各种运输方式的合计 OD 客流量,然后用一个多层的 Logit 模型(NL来确定高速铁路和其他相关方式的市场份额。
多层 Logit 模型高速铁路客运量预测方法选择□张康敏刘晓青66YUNSHUSHICHANG2007/7通过一种树状结构将选择方案分为若干层次, 其中同一层次的方案类似性较大, 而不同类型的方案则作为不同层次, 这样就解决了模型误差项的独立同分布性,即 IIA 问题。
铁路客流预测的方法
第四步：对模型精度的检验。
（计算原始数列、残差数列，与预测精度等级划分表对比）
第五步：如果检验合格，则可以用模型进行预测。预测值：
基于径向基神经网络的短期客流预测
径向基函数神经网络：具有单隐层的三层前馈网络。第一层为输入层， 由信号源节点构成；第二层为隐藏层，节点数视需要而定；第三层为 输出层，对输入模式作出响应。单个输出神经元的RBF神经网络的拓扑 结构：
抽取数据：
调整日期： 为体现周规律的影响 设置参数： 作用，选择与预测日 将微调后日期的客流 期相隔14天的的售票 利用Matlab创建一个 量y作为最终的测试输 数据(t1，t2，…，t14 ) 精确的RBF神经网络。 入，与该日期相隔1 4 作为训练输出数据， 参数包括输入向量、 天的售票数据（y1， 与预测日期对应的前 目标向量(即输出向量) 从输入层到隐藏层的变换是非线性的，从隐藏层到输出层的变换是线 y2，…，y14)作为训练 一年的同一日期发车 和spread值。 输入 性的。隐藏层采用RBF作为激励函数，Ri=exp(一ll x-Cill／(2 i2 )) 的客流量y作为输入数
铁路客流预测的方法
客流预测——在一定的社会经济发展条件下，科学预测各目标年 限铁路线路的断面流量、站点乘降量、站间OD、平均运距等反应 铁路交通客流需求特征的指标
基于客流性质的铁路客流预测方法
基于灰色理论的铁路客流预测
基于径向基神经网络的短期客流预 测
基于客流性质的铁路客流预测方法 ——四阶段法
• 最短路分配模型 交通分 • 静态多路径概率分配，等
配预测
基于灰色理论的铁路客流预测
灰色系统理论是运用于控制与预测的新型横断学科理论。灰色系统是指介于 白色系统(信息完全已知)和黑色系统(信息完全未知)之间，部分信息已知，部 分信息未知的数据系统。 灰色模型：GM(1，1)反映了—个变量对时间的一阶微分函数，其相应的微分 方程为： 第一步：建立一次累加生成数列。 第二步：利用最小二乘法求参数a,u。 第三步：求解GM(1，1)的模型：
高速公路交通流量预测方法与模型比较
高速公路交通流量预测方法与模型比较近年来，随着人民生活水平的提高和汽车普及率的快速增长，高速公路交通流量问题越来越引起人们的关注。
高速公路交通流量预测是交通管理部门和路况信息服务提供商必不可少的工作内容之一。
本文将对目前常用的高速公路交通流量预测方法和模型进行比较分析，为相关领域的研究者和从业者提供参考。
一、基于统计学的方法基于统计学的方法是一种常见的高速公路交通流量预测方法。
该方法主要通过对历史数据进行统计分析，掌握历史交通流量的规律，然后利用这些规律来预测未来的交通流量。
常见的统计学方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
1. 移动平均法移动平均法是一种简单有效的统计学方法。
该方法通过计算一定时间段内的平均值，来预测未来的交通流量。
移动平均法的优点是简单易懂，计算量小，适用于短期交通流量预测。
然而，该方法无法捕捉到交通流量随时间变化的趋势和周期性，对于长期预测效果不佳。
2. 指数平滑法指数平滑法是一种利用历史数据加权平均的方法。
该方法主要考虑最近数据的权重高于较早的数据，以反映近期流量变化的趋势。
指数平滑法能够较好地模拟出交通流量的长期趋势，适用于短期和中期的交通流量预测。
然而，该方法对异常数据敏感，如突发事件或假期等会对预测结果产生较大影响。
3. ARIMA模型ARIMA模型是一种基于时间序列的统计模型。
该模型通过对时间序列数据的自回归、滑动平均和差分操作，来捕捉交通流量的长期趋势、季节变化和随机波动。
ARIMA 模型能够很好地预测未来的交通流量，尤其适用于中期和长期交通流量预测。
然而，ARIMA模型对数据的平稳性要求较高，需要进行数据处理和调参，且计算量较大。
二、基于机器学习的方法随着机器学习的发展和交通数据的积累，基于机器学习的方法在高速公路交通流量预测领域得到广泛应用。
机器学习方法主要通过训练一个预测模型，将历史数据中的特征与交通流量进行关联，从而实现对未来交通流量的预测。
高速公路交通流量预测与调度方法
高速公路交通流量预测与调度方法在日益繁忙的现代社会中，高速公路扮演着重要的角色，作为人们出行的主要交通方式，其交通流量的预测和调度显得非常关键。
本文将讨论一些基于数据分析和智能算法的高速公路交通流量预测和调度方法，旨在提高交通效率和减少交通拥堵。
一、高速公路交通流量预测1.1 数据采集和处理要对高速公路的交通流量进行准确的预测，首先需要采集大量的交通数据。
常用的数据采集方法包括车辆计数器、交通摄像头、车辆识别系统等。
这些系统可以有效地收集到车辆数量、车速、车辆类型等数据。
然后，需要对采集到的原始数据进行处理和清洗，去除异常值和噪声，以保证数据的准确性和可靠性。
1.2 统计模型预测一种常见的高速公路交通流量预测方法是基于统计模型的预测。
这种方法利用历史交通数据建立数学模型，通过对历史数据的分析和建模，可以预测未来一段时间内的交通流量。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型和神经网络模型等。
这些模型可以根据历史数据的特征预测未来的交通流量，并提供一定的准确性和可靠性。
1.3 机器学习方法近年来，随着机器学习算法的发展和应用，高速公路交通流量预测也开始应用机器学习方法。
机器学习可以通过分析大量的交通数据来学习交通流量的规律和趋势，并根据学习到的模式进行预测。
常用的机器学习方法包括支持向量机、决策树、随机森林和深度学习等。
这些方法可以更好地捕捉交通数据的特征，提高交通流量预测的准确性。
二、高速公路交通流量调度方法2.1 车辆导航系统为了更好地应对交通拥堵问题，车辆导航系统在高速公路交通流量调度中起着重要作用。
车辆导航系统可以根据实时交通信息为车辆提供最佳的行驶路线和时机，减少车辆拥堵和行驶时间。
通过将导航系统与交通流量预测相结合，可以实现智能化的交通调度，提高道路利用率和交通效率。
2.2 动态交通信号控制另一种常见的高速公路交通流量调度方法是动态交通信号控制。
动态信号控制系统可以根据实时交通流量情况调整交通信号灯的周期和时长。
高速铁路车站人流预测及优化研究
高速铁路车站人流预测及优化研究第一章引言高速铁路的发展让人们出行更加便利，但在车站里面出现的拥堵情况给人们的出行带来了不便。
车站人流预测及优化研究就成为了当前热门的研究领域之一。
本文将结合现有的研究成果，对高速铁路车站人流预测及优化方法进行探讨。
第二章高铁车站人流预测模型2.1时间序列预测法时间序列分析法是一种常用的预测人流的方法，它根据历史人流数据的变化，预测未来人流的趋势。
预测人流的精度与历史数据的质量和数量密切相关。
对于历史数据质量较高、数量较多的车站，时间序列分析法可以得到较为准确的人流数据预测结果。
2.2灰色预测法灰色关联度分析法将历史学习数据的特性抽取出来，将其与当前的数据进行关联分析，据以预测未来人流。
该方法适用于历史数据质量较差、数量较少的车站。
不过灰色预测法仍然存在着一定的误差。
2.3神经网络预测法神经网络分析法是一种非常复杂的预测方法，相比其他方法预测结果可以更好的符合实际。
但是该方法的建模过程比较繁琐，需要对数据集进行大量的格式转换和特征标准化才能够使用。
此外，模型的参数也需要进行大量的调整，使得该方法的应用范围有所限制。
第三章高铁车站人流优化措施3.1票证检查流程优化机场的安检和高铁车站的票证检查流程类似，都需要在进站前进行安检和身份验证。
因此，在高铁车站中，可以采用与机场相似的安检和检票流程，使人流分散和通行更加方便。
3.2指引标识改进在车站内部采用指引标识可以帮助旅客快速找到出入口、各个服务点等地点，从而更好的指引旅客流向，减少车站拥挤和错位。
3.3智能客服机器人引导如今的高铁车站客流量越来越大，服务难度也随之增加，更加智能的客服机器人的开发和推广可以有效的降低服务成本，避免人工服务过程中出现的错误和翻译问题，从而提高客服服务的效率。
第四章高铁车站人流优化案例以广州南站为例，今年春节期间，广州南站各项措施相继推出。
广州南站对过往的人流经验进行了分析，并确定了火车站进出站人流通道，并在通道入口处设置了指路牌及民警引导，引导旅客快速通行；针对返程人流高峰，车站加强了票证检查流程，提高了安检和检票效率，缩短了旅客排队的时间。
客流预测方法
客流预测方法〔1〕固定比例法〔乘车系数法〕式中，a——乘车系数n 铁路客运发送量;N――吸引地区居民人数例如，X年X站吸引地区的居民人数为60万人，而铁路客运发送量为15万人，那么住=¥ = 15/60=〔1 25Na是随着客观形势的开展而不断变化的，所以必须分析、研究各项因素对a 的影响程度，从而确定方案期的a 0。
如上例中，方案期a计为0.6，方案期吸引区的居民人数为65万人，那么方案客运发送量为"讣=M|.a讣=65 X 0. 6 = 39〔万人〕〔2〕动态关系法〔比例增减法〕。
按照各种因素的影响，推定铁路客运发送量的增长百分数。
例如，X站客运发送量最近3年增长率约为9% 10% 13%分析方案年度各项因素预计开展情况，加以研究并确定方案年度的增长百分数。
X站历年增长客流的根本原因是吸引区经济建设的迅速开展。
车站附近中学的建立，一批工厂的兴办，在方案期间还将有几座大工厂投产、兴建，确定方案年度的增长百分数为15%如下年度客运发送量完成24万人，那么方案年度客运发送量应为27.6万人，其计算式如下:n 计=n (1+ B)式中，n 计——方案年度客运发送量；n 上年度客运发送量；B ――方案年度增长百分数。
〔3〕专家意见法。
这里所指的专家是指熟悉本部门业务，有丰富的经验，并且对预测目标的历史和现状有比拟全面的了解的客运人员。
专家意见法就是根据一局部专家的分析、推断进行预测的方法。
专家意见法有两种形式，一种是专家会议法，另一种是德尔菲法。
德尔菲法是在专家会议法的根底上开展起来的一门预测技术，它是一种有组织的专家集体判断方法。
其主要特点是匿名性、反应性、集思广益和趋同性。
在处理专家意见时，可以采取平均法〔算术平均〕、式中位数法和四分位数法。
〔4〕比照分析法。
比照分析法是指比照上年同期的市场实绩，分析预测其今年在上年根底上的增长情况，以此为依据的一种预测方法。
预测公式为预测值=上年同期实际值x〔1+增长率〕。
高速铁路站车流量预测分析研究
高速铁路站车流量预测分析研究第一章绪论高速铁路是目前我国交通运输发展的重要组成部分，其车站的运营与管理是保障高速铁路运输安全和效率的重要环节。
在车站运营管理中，站车流量的预测是重要的一环，它可以为车站的运输规划、人员调度和设施建设提供重要依据。
因此，对高速铁路站车流量的预测分析研究具有重要的理论和实践意义。
本文研究的目的在于以某高速铁路B站为例，分析研究该车站的站车流量的特征、模型构建和预测方法，为高速铁路车站站车流量预测提供参考。
第二章某高速铁路B站车流量的特征分析（一）客流特征分析高峰时段客流量最高，客流量呈现出明显的波动和周期性。
客流量的高峰期一般是周五、周六、周日和节假日。
对于高速铁路B站来说，上下班高峰时段也是客流量高峰的时段之一。
（二）列车特征分析高速铁路车站的列车也是影响站车流量的一个因素。
B站作为高速铁路的干线车站，其列车类型及班次众多，按照时速分为“D”、“G”、“C”三类，列车班次多达20余趟，运力相应也非常大。
（三）天气特征分析天气是影响高速铁路站车流量的一个因素。
因为恶劣的天气会导致铁路交通安全事故的发生，使得大量旅客出行受阻，这也会对车站和车站周边地区的交通运输产生重要影响。
在高速铁路B 站的预测模型中，需要考虑天气因素对站车流量的影响。
第三章高速铁路站车流量预测模型构建（一）时间序列模型时间序列模型是一种基于时间序列的预测方法，可以对时间序列数据进行拟合预测。
在高速铁路站车流量预测中，可以采用ARIMA、ARCH、GARCH等时间序列模型来进行分析和预测。
以ARIMA为例，它是传统的时间序列模型，可对时间序列的非平稳性进行建模，具有建模简单、拟合精度较高等优点。
（二）回归模型回归模型是一种基于多个变量之间的函数关系来进行预测的方法。
在高速铁路站车流量预测中，可以采用多元线性回归模型、逐步回归模型等进行建模分析。
以多元线性回归模型为例，它可将多个影响因素引入预测模型中，以建立多元线性回归模型对站车流量进行预测。
高速公路交通流量预测与调控方法分析
高速公路交通流量预测与调控方法分析随着人口增长和城市化进程的推进，高速公路交通流量不断增加，给城市交通运输系统带来了巨大的压力和挑战。
为了提高道路交通效率和安全性，预测和调控高速公路交通流量变得尤为重要。
本文将对高速公路交通流量预测与调控方法进行详细分析，并探讨其应用价值和发展趋势。
一、高速公路交通流量预测方法1. 统计模型方法：统计模型方法通过对历史交通数据的分析，建立数学模型进行预测。
其中最常用的模型包括回归模型、时间序列模型和ARIMA模型等。
这些模型基于历史数据的相关性进行预测，可以较准确地预测未来的交通流量。
2. 人工神经网络方法：人工神经网络方法是一种基于计算机科学的预测模型，它模仿人脑神经元的结构和功能，通过大量的样本数据进行学习和训练，从而预测未知的交通流量。
该方法在模式识别和非线性系统建模方面具有较高的准确性和适用性。
3. 基于GIS的方法：基于地理信息系统（GIS）的方法利用空间分析和空间插值技术对交通流量进行预测。
它不仅考虑到道路上的交通流量变化，还将地理信息、环境因素和人口分布等因素纳入考虑，因此具有较高的准确性和可靠性。
二、高速公路交通流量调控方法1. 预警系统：建立高速公路交通流量预警系统是一种有效的调控方法。
该系统通过实时监测和分析交通流量数据，及时发出预警信号，以提示驾驶员选择最佳的交通路线，避免交通拥堵。
2. 动态交通信号控制：传统的交通信号控制方法是固定的，无法根据交通流量变化进行调整。
而动态交通信号控制方法可以根据实时交通流量数据进行自适应调整，从而提高交通流动性和减少拥堵。
3. 智能交通系统：智能交通系统是一种集成信息技术和交通管理方法的综合系统，通过实时监控交通流量、车辆位置和行驶速度等信息，提供交通流量预测和路线推荐，以优化交通流动性和提高交通安全性。
三、高速公路交通流量预测与调控的应用价值1. 提高交通效率：准确预测和调控高速公路交通流量可以有效提高交通效率，减少交通拥堵和延误，降低交通运输成本。
运输通道客运量预测方法
运输通道客运量预测方法一、统计模型统计模型是运输通道客运量预测中最常用的方法之一、常用的统计模型包括线性回归模型、逻辑回归模型和广义线性模型等。
具体步骤如下：1.数据收集：收集运输通道客运量的历史数据，包括时间、客运量等相关变量。
2.数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值检测等。
3.变量选择：根据实际情况选择适用于预测模型的变量，如时间、天气、经济指标等。
4.模型建立：根据选择的变量建立适当的统计模型，并进行参数估计。
5.模型验证：使用历史数据进行模型验证和调整，以评估模型的准确性。
6.预测和评估：使用建立好的模型对未来的客运量进行预测，并评估预测结果的准确性。
二、时间序列分析时间序列分析是一种常用的预测方法，适用于具有时间相关性的数据。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARIMA）、季节性差分模型和指数平滑法等。
具体步骤如下：1.数据收集：收集运输通道客运量的历史数据。
2.数据预处理：对数据进行清洗和异常值处理等。
3.时间序列模型选择：根据数据的性质选择适当的时间序列分析方法，如ARIMA模型。
4.模型训练：使用历史数据对选择好的时间序列模型进行参数估计。
5.模型验证：使用历史数据进行模型验证，评估模型的拟合程度和准确性。
6.预测和评估：使用建立好的时间序列模型对未来的客运量进行预测，并评估预测结果的准确性。
三、机器学习方法机器学习方法在预测问题中得到了广泛应用，包括决策树、支持向量机和神经网络等。
具体步骤如下：1.数据收集和预处理：收集运输通道客运量的历史数据，并进行数据清洗和特征工程等预处理工作。
2.数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
3.特征选择和转换：根据实际情况选择适当的特征，并对特征进行转换和标准化等处理。
4.模型选择和训练：根据问题的特点选择适合的机器学习模型，如决策树模型，并使用训练集进行模型的训练。
5.模型验证和调整：使用测试集评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行调整和优化。
铁路运量预测的方法和模型
运量预测方法和模型为了满足铁路发展规划、建设项目立项研究和工程设计，以及铁路营销的需要，都需要采取一定的预测方法对未来时期的客货运量作出科学和合理的预测。
铁路运量包括发送（到达）量、周转量以及流向和负荷强度，是铁路未来市场需求在数量上的反映。
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。
铁路运量预测的方法很多，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等三大类。
经验推断预测法，主要依靠预测者根据主观经验和掌握的信息，对未来作出判断，虽然计算比较简单，但在铁路规划研究和设计中有广泛应用，预测者的经验、水平和拥有的信息量，对于测结果起决定性作用。
产销平衡预测法在铁路大宗运量预测中被视为一个基本的方法。
基于铁路运输的特点，大宗的长距离的粗杂货物和原材料运输，铁路是最经济合理的承担者。
据统计，煤炭、石油、钢铁、矿石、矿建材料和水泥等大宗品类货物占铁路总运量的80％以上。
大宗品类货物不但数量大，而且生产和消费的企业规模大、集约化程度高，物流比较稳定。
因此大宗品类运量采用产销平衡预测时需对未来发展情景作深入的研究分析，需要掌握大量的经济和技术信息，预测者的知识和掌握的信息对预测结果有重要的作用。
经济数学预测法，也称计量数学方法或数理统计统计方法，它跟据历史和现状的数据，建立模拟公式推导未来，模型的建立、运算和预测结果的判断主要靠数学手段，它更强调预测者的数学知识，现代计算机技术发展使很多复杂的模拟和运算过程简单化、快速化。
模型的适应性和参数的选择对预测结果至关重要。
第一节经验推断法一、调查法（一）用户调查法用户调查法是指向运输需求企业单位、建设主管单位、设计咨询部门发出问卷或登门咨询，籍以搜集现状、计划（规划）资料和运输量，通过研究分析确定未来年度运量。
在货运量预测中，用户调查是不可忽缺的方法。
特别是对于大中型工厂、矿山、港口以及重点仓储、物流企业，这些单位的运输需求量大，提供的资料可信度大，在总运量构成中所占比重也大，是各级调查中的重点，掌握这些部门的信息和资料，在铁路规划设计中是非常重要的，也是产销平衡预测中重要的基础资料。
高速列车客流量预测模型与优化策略
高速列车客流量预测模型与优化策略随着经济的发展和人民生活水平的提高，人们对出行的要求也越来越高。
高速列车作为快速、方便、舒适的交通工具，受到了广大乘客的青睐。
然而，高速列车的客流量预测和优化策略的制定对于提高服务质量和满足乘客需求至关重要。
客流量预测是指通过对历史数据和未来趋势的分析，估计未来一段时间内高速列车的乘客数量。
准确预测客流量可以帮助高速列车运营商合理安排列车数量和运行时间，以提高列车的利用率和乘客满意度。
为了实现准确的客流量预测，可以采用以下模型：1. 时间序列模型时间序列模型是基于历史乘客数量数据进行预测的常用方法。
该模型假设未来的乘客数量取决于以往时间的乘客数量，通过对历史数据的分析，可以观察到乘客数量存在周期性变化和趋势变化。
可以利用ARIMA模型、指数平滑模型等进行时间序列分析，从而实现准确的客流量预测。
2. 循环神经网络（RNN）模型RNN模型是一种能够处理序列数据的神经网络模型。
通过将历史数据作为输入，RNN模型可以学习到数据中的时间依赖关系，从而实现对未来客流量的预测。
可以使用LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元）等RNN的变体来构建客流量预测模型。
3. 支持向量机（SVM）模型SVM模型是一种常用的监督学习算法，在客流量预测中也可以得到应用。
通过对历史数据进行特征提取，使用SVM模型可以建立乘客数量与其他因素之间的非线性关系，从而实现准确预测。
优化策略是指通过对客流量进行合理的调控和管理，以提高高速列车的运行效率和乘客满意度。
下面介绍几种常见的优化策略：1. 调整列车运行计划根据客流量预测结果，可以对高峰时段和低峰时段的列车运行计划进行调整。
在高峰时段增加列车班次，以满足乘客需求；在低峰时段减少班次或合并列车，以节省成本。
2. 座位预留策略通过预留一定比例的座位给网上购票的乘客或提前预约的乘客，可以确保他们能够得到座位，提高乘客满意度。
同时，也需要合理安排站内的候车区及座位，以避免拥挤。
高铁车站行人流量预测和优化
高铁车站行人流量预测和优化随着高铁网络的不断扩张和高铁列车运营的增加，高铁车站的行人流量管理变得尤为重要。
准确预测和优化高铁车站的行人流量有助于提高乘客的出行体验，加强安全管理，并提高高铁网络的运行效率。
本文将探讨高铁车站行人流量预测和优化的方法和技术。
行人流量预测是指通过使用历史数据和相关的预测模型来估计未来时期内高铁车站行人流量的数量和分布。
准确的行人流量预测可以帮助高铁车站制定合理的运营计划和资源分配方案，从而提高服务质量和效率。
行人流量预测通常涉及以下关键步骤：1. 数据收集和处理：首先，需要收集高铁车站的历史行人流量数据。
这些数据可以通过传感器、安装在通道或离线计数器等设备进行收集。
同时，还需考虑其他因素，如天气、节假日、时令等，以获取更准确的预测结果。
接下来，对收集到的数据进行清洗和处理，去除异常值，并进行数据转化和标准化以供后续分析使用。
2. 特征工程：根据行人流量的特点和影响因素，进行特征选择和提取。
可能的特征包括时间因素（如小时、日期、星期几）、天气因素（如温度、降水量）、节假日等。
通过选择合适的特征，可以提高预测模型的准确性和稳定性。
3. 预测模型选择和建立：选择合适的预测模型对行人流量进行建模和预测。
常用的模型包括时间序列模型（如ARIMA模型）、回归模型（如线性回归和非线性回归模型）、机器学习模型（如决策树、随机森林、支持向量机等）和深度学习模型（如循环神经网络和长短期记忆网络）。
不同的模型具有各自的优势和适用场景，需要根据实际情况进行选择和组合。
4. 预测和评估：使用选定的预测模型进行行人流量的预测，并将预测结果与实际观测结果进行比较和评估。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。
通过评估模型的预测精度，可以对模型进行调整和改进，以提高预测的准确性。
除了行人流量的预测，优化高铁车站的行人流量也是非常重要的。
通过优化行人流量，可以提高乘客的出行效率和舒适度，减少高峰期的拥堵和排队时间，增强车站的安全性。
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高速铁路客运量预测是项目规划和建设的依据, 也是经济效益计算的基础。
目前常用的高速铁路客运量预测方法是四阶段法,其中最主要的方式划分预测又基本采用了Logit 模型。
但由于Logit模型存在的某些特性会在一定程度上影响预测的准确性,因此在应用四阶段法进行预测时,必须分析和掌握这种特性, 以便选择适当的高速铁路客运量预测方法。
目前大部分高速铁路客运量预测所采用的预测方法(包括京沪高速铁路客运量预测主要由以下两部分内容组成:
一是以社会经济变量(各交通小区的GDP或人口和阻抗变量(各交通小区间的广义价格作为自变量预测研究区域内特征年度总的旅客 OD 交流量,预测一般采用重力模型;
二是用一个涉及多种运输方式的选择模型确定现有运输方式和新的高速铁路的出行份额和出行量,而且所有方式的出行份额加总为 100%。
典型地,用于方式选择的是一个多元的 Logit 模型。
然而,由于 Logit 模型的非相关选择方案独立特性(IIA, 高速铁路的预测运量必须直接与现有方式间的运量份额比值成正比关系,因而使预测结果的准
确性降低, 这也是该方法最主要的缺陷。
如果不进行改进, 该方法的模型运行结果就会出现如下情况:当一种现有运输方式本身占有较高的份额时,高速铁路从中得到的转移到运量份额也随之较高。
例如,假设任意两个区域间的出行 50%是由
小汽车完成的,则采用该方法预测将会得到 50%的高速铁路运量份额是从小汽车转移过来的。
分析我国现状的客流组成,这一情况实际上是不可能发生的。
为了减少非相关选择方案独立特性所产生的问题,某些预测采用了另外一种方法。
该方法也是首先预测各种运输方式的合计 OD 客流量,然后用一个多层的Logit 模型(NL来确定高速铁路和其他相关方式的市场份额。
多层 Logit 模型
高速铁路客运量预测方法选择
□张康敏刘晓青
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通过一种树状结构将选择方案分为若干层次, 其中同一层次的方案类似性较大, 而不同类型的方案则作为不同层次, 这样就解决了模型误差项的独立同分布性,即 IIA 问题。
该方法的另一个特点是可以根据选择方案对高速铁路的影响分别进行处理。
例如,小汽车的份额较低, 可以将其从常用的运输方式中分离出来作为独立的选择方案子集。
此外,这种模型结构还可以分析不同运输方式在时间和票价
上的优势。
例如,乘坐长途公共汽车和常规铁路的旅客对票价的敏感度高于对时间的敏感度, 而民航乘客则相反,对时间的敏感度更高。
将这些运输方式放入不同的选择集, 即可准确预测各自的市场份额, 并避免彼此间的相互影响。
由此看出, 采用这一方法首先必
须建立合理的选择树, 即确定对高速铁路影响较大的现有运输方式, 例如民航和常规铁路, 而这又是与影响最小的方式例如小汽车发生相互作用的。
然后通过计算不同层的广义价格变量(或 log-sum 变量得到运输方式的市场份额,其中 log-sum 变量是由各运输方式的服务水平组成的。
但该方法的应用主要有两个问题:
1.log-sum 的函数形式比较复
杂,故其参数标定不易得到准确结
果, 而多层的选择方案又增加了构造log-sum 变量和参数标定的难度。
虽然也可采用较为简单的全有全无法,
特别是在计算小汽车向高速铁路的转移率时,但受方法本身原理的限制,
有时会得到来自小汽车的高速铁路转移率为 0,致使高速铁路运量的预测
结果偏低。
2. 用log-sum变量计算运输方式
的转移率时,各层选择方案的嵌套系
数并没有改变旅行时间和费用组成部分的基本关系,而这些组成部分的数
值又决定了人们对不同运输方式的偏好。
例如, 如果出行时面临小汽车、民航、长途公共汽车或常规铁路等运输方式,人们要在这些方式的时间、费
用和方便性之间做出不同的选择,因
此必须采用不同的模型预测从这些现有方式上转移到高速铁路的出行量。
总之, 第二种方法基本解决了非
相关选择方案独立特性问题, 因而总
体上优于第一种方法, 但在处理运输
方式选择的多样性方面还存在一定缺
陷。
随出行目的(例如公务和非公务出行而变化,这一方法也注意到:面对高速铁路的出现人们也会表现出不同的选择行为。
这是因为现有方式,例如小汽车和其他常用运输方式的出行具有广泛的时间价值和需求弹性, 而且对方便性和灵活性的处理也不相同。
由于本方法认为现有的出行者已经揭示或表现出了他们选择可能的运输方式的偏好, 因此对于每一种方式和出行目的的市场份额, 惟一需要做的是确定出行者在给定服务水平条件下转移到高速铁路的百分比。
此外,这种
针对以上两种方法的不足, 本文
提出了一种高速铁路客运量预测方
法。
它的主要过程是首先预测每一种
现有运输方式的出行量, 然后用不同
的方式选择模型确定每一现有运输方
式转移到高速铁路上的出行份额, 即
这一份额是高速铁路和现有运输方式
的相对服务特征和其他因素的函数。
正如人们普遍意识到个体选择行为会
方法还可以检查函数形式和区别每一市场划分的变量定义, 而前两种方法是做不到这一点的。
在非相关选择方案独立特性上, 由于这一方法没有用一个统一的模型描述所有选择方案, 而是将每一方案与高速铁路进行比较,然后分别计算转移运量,因而不受非相关选择方案独立特性的影响。
本文提出的高速铁路客运量预测方法包括以下 3个步骤:
1.首先应用直接需求模型预测
特定时间段每一现有方式的总出行
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量,预测模型需要输入的变量包括 O 点和 D 点的人口水平或社会经济发展水平以及 OD 点之间每一出行者所能够选择的现有运输方式的服务水平。
基于总出行量需求模型以及各种输入变量(例如人口、收入和服务水平的发展变化,即可预测现有每一运输方式在没有高速铁路情况下未来年度的出行量。
2.预测现有运输方式转移到高速铁路的出行量份额, 其中对于每一现有的运输方式和出行目的必须采用不同的关系表达式。
这一部分内容的预测变量包括 OD 对间每一现有运输方式和预计的高速铁路进站时间、出站时间和干线旅行时间,O D 对间每一现有运输方式和预计的高速铁路进站费用、出站费用和干线旅行费用, 每一现有运输方式和预计的高速铁路服务频率和终点作业时间, 高速铁路相对于每一现有运输方式的其他服务特征效应。
如前所述, 本方法所采用的关键研究成果是当面对应用高速铁路的选择或机会时,原计划乘坐民航、铁路和小汽车的人们会表现出不同的出行行为。
这就意味着同样的高速铁路选择将在现状和未来的民航、小汽车和铁路用户之间得到不同的转移比例。
如果出行者已经揭示或表现出这些不同的期望值, 相对于目前应用的运输方式, 他们对高速铁路的旅行时间、票价和舒适度将做出完全不同的反应。
以这种方式分解市场得到的结果代表了个体是如何做出城际出行的决策。
当然,任何通道从民航、铁路和小汽车实际转移到高速铁路的运量都将取决于速度、票价、服务频率、车站位置和新铁路服务的舒适度。
应用方式选择模型预测高速铁
路在每一市场划分中的份额需要对众多的解释变量进行实证检验。
例如, 我们可以分别定义干线运输时间、进站和出站时间、等候时间以及旅行费用变量等。
另外,我们也可以有选择地对这些变量进行不同的组合和转换。
在建立城市交通模型时,一个典型的观测是出行者的车外时间是在车时间的两倍。
然而,当建立城际出行的模型时,这种关系肯定要发生变化,至少是由于出行目的和出行距离的不同。
例如, 当出行距离相对较短, 旅行进站和出站时间将比干线运输时间重要得多。
相反,对于距离较长的出行,进站和出站时间的价值将会降低(它们只是被当作
干线运输时间的百分比。
这种结果可以在许多研究中发现,而且是符合一般规律的。
3. 进行诱发运量预测时, 必须将方式选择模型的效用函数结合到需求模型中。
一般来说,诱发需求是一种新方式加入后而产生的需求,它既可以来自其他现有的运输方式,也可以在某些经过选择的 O D 对之间,但诱发需求不包括由于正常人口和就业增长而产生的新的出行需求。
在实践中,新方式的诱发运量应与市场份额
和相对于现有运输方式的吸引度密切相关。
一个预计在现有市场中占有30%~40%市场份额的新运输方式有可能诱发出本身的出行。
相反,如果这一方式仅仅吸引了 1%的现有出行量,则不可能产生诱发运量。
考虑到诱发运量与方式选择的关系, 诱发运量预测方法必须与方式选择预测模型一致。
这就意味着出行者从方式选择模型得到的服务水平变量的数值要结合到总需求模型中。
具体的方法是采用方式选择模型系数, 使有关新运输方式服务水平的改进等同于有关现有运输方式服务的改进。
因此, 这种方法将保证诱发出行的计算反映所有出行选择的各种运输方式在服务措施上的取舍和决策。
因此, 预测与引进新高速铁路方式相关联的诱发出行只需计算这一引进所导致的可比价格的降低, 也就是新方式引进后由于服务水平提高所降低的广义价格的具体水平。
如果引进的新方式能够占有较大的市场份额, 出行条件的改善效果将非常明显;反之, 如果新方式所占有的市场份额较小,对出行条件改善的影响也非常小。