都市圈快轨客流预测思路及要点

时速160～200 km的都市圈快轨客流预测目前还没有专门的规范标准,实际工作中存在预测思路未结合都市圈快轨技术特征、预测内容不够全面等问题。首先提出都市圈快轨客流预测“区域+城市”多层次一体化嵌套交通模型体系构建的总体思路,然后结合都市圈快轨的功能定位、技术特征以及服务需求,考虑下游运营组织等专业对客流预测成果的要求,提出都市圈快轨客流预测工作需要着重考虑的关键要点、处理方法以及客流预测新的内容要求。     

黄石地区铁路客运站建设探讨

分析了黄石地区既有铁路客运系统的现状,结合整个黄石地区预测的客运量,对铁路既有输送能力与预测运量进行分析比较,对改扩建新下陆车站、新建黄石客站两个方案进行了论证,提出了推荐方案。     

基于自回归模型的上海港港口吞吐量的预测

对自回归模型预测方法进行介绍,结合上海港港口货物吞吐量和集装箱吞吐量的历史数据,利用自回归预测方法建立预测模型,对上海港货物吞吐量和集装箱吞吐量进行短期预测。将历史数据和预测数据结合分析表明,在港口吞吐量飞速增长的情况下,公路运输的压力会不断增大,只有不断完善公路、铁路和内河联运方式,才能形成强有效的集疏运体系。     

基于BP神经网络的物流需求量预测框架设计

结合物流需求量预测过程的实际情况,采用BP神经网络技术,建立基于BP神经网络的物流需求量预测模型。通过有效样本的学习,应用该模型能够实现对物流预测数据指标关系、知识和经验的提取和存储,给出预测模型和流程图框架设计。同时分析了在预测过程中存在的问题,以及预测指标体系进一步研究的方向。     

高速公路建设项目的交通流量预测方法

交通流量预测对于高速公路建设项目具有重大的研究价值和实际意义。本文结合沿江高速(巴东段)的项目特征,提出了一种融合运输通道和四阶段的交通流量预测方法,以期为此类建设项目的交通流量预测提供参考。     

基于灰色马尔柯夫过程的铁路客运量预测方法研究

将铁路客运量预测分为运量趋势预测和运量波动预测,分别采用灰色GM(1,1)模型和马尔柯夫过程进行预测,并将两者结合形成灰色马尔柯夫铁路客运量预测方法。根据1990年—2002年的铁路客运量数据,预测2003年的客运量以检验模型预测效果,并对我国“十一五”期间铁路客运量进行预测,分析证明基于灰色马尔柯夫过程预测方法的预测可信度。     

基于不同运输方式服务水平变化的运量预测方法研究

在路桥通道运量预测方法中引入了MD模型 ,对模型中的有关概念、假设、原理进行了定义和分析 ,讨论了需求潜在化实现率、旅行总支付及运输方式选择的机理 ,提出了MD模型与传统运量预测模型结合进行通道运量预测的方法和思路     

论运输需求预测的有效性

利用系统科学的思想、原理和方法,分析我国运输需求预测有效性不高的现状、问题及其产生的原因.为提高需求预测的有效性,提出科学界定运输经济理论中的几个基本概念,合理选择影响运输需求的主要因素,并将总量预测与结构预测、数理预测与机理预测、趋势外推预测与大背景分析预测结合起来进行.     

陕西省农村公路养护资金需求量预测

本文给出了陕西省农村公路资金需求量预测的思路,得出了未来五年陕西省农村公路里程预测值,按照一定的权重,结合四个重点示范县单位养护资金预测值,推算出未来5年陕西省农村公路加权单位养护费用预测,并最终得出未来5年陕西省农村公路养护资金预测值。     

重庆江北国际机场航油加油量预测分析

本文根据中国重庆江北国际机场发展要求,结合国际、国内航油调价现行机制,总结出航油加油量预测的几种方法,并通过实际运算进行预测,优选最符合实际发展的预测量。从近期看,为航油油品的采购、储存提供数据支持;从中长期看,为重庆江北国际机场的航油设施、设备的规划、建设提供了依据,适应了重庆地区航空市场的发展。     

对广州-珠海城际快速轨道交通客流预测的分析评价

客流预测是轨道交通建设项目决策的重要依据。因此,城际快速轨道交通线的客流预测必须坚持定量分析和定性分析相结合的观点,并据此对广州—珠海城际快速轨道交通线客流预测工作的可靠性和预测结果的合理性进行了分析评价。     

铁路集装箱运量预测与影响因素分析

运用时间序列的趋势外推法、灰色预测和组合预测方法对我国铁路集装箱运量进行了预测,在此基础上运用因子分析方法对影响铁路集装箱运量的因素进行了分析,得到了国民经济宏观因素和外界竞争因素对铁路集装箱运量具有影响的两个解释性因子。     

残差灰色预测模型在物流需求预测中的应用

为了提高预测精度,在灰色预测模型的基础上建立残差灰色预测模型,对物流需求进行预测,并以实际铁路货运量算例为基础,作分析比较。结果表明,该方法具有预测精度高、理论可靠、计算简单等优点,具有良好的实用性。     

对城市交通规划中交通需求预测的研究

交通需求预测工作为交通建设项目的前期规划奠定了基础。通过对交通需求预测与城市交通规划关系的论述,分析交通需求预测的准确度与可信度,说明交通需求预测的重要性。指出当前交通需求预测工作存在的问题,提出提高交通需求预测的认知度、加强影响因素的分析和开展项目后评估等建议。     

基于模糊因果聚类的编组站运营指标预测

运用模糊因果聚类分析方法,结合铁路编组站作业的实际,选取对编组站运营指标影响较大的因素,建立基于模糊因果聚类的指标预测模型。通过对车站运营指标预测的实例分析,说明运用该方法对编组站运营指标进行预测,实际操作简单,具有一定的适用性。     

Forecasting upon a star: Forecasting or wishful thinking?

The purpose of this paper was to perform a detailed analysis of the challenges faced while developing and using econometric models to forecast future transportation demand. To this end, a comparative analysis of the state of practice and state of the art was undertaken on a concrete example – Viracopos Airport in Brazil. A review of relevant technical and scientific literature identified a number of approaches and each representative example was synthesized into a specification “template”. We then compared the performance of each “template” with the observed demand, through an intra-series forecast. A general finding was that econometric model specifications proved to be somewhat homogenous and simpler in nature, with results indicating a relatively small difference in fit and forecast capability across models. Even with the elimination of what is typically considered the main culprit for deviations – the forecast uncertainty of the explanatory (input) variables – the forecast is still subject to sizeable deviation. To address this issue, we proposed developing some sanity check indexes, particularly relevant for long-term forecasts. We conclude that the challenges faced at the Viracopos Airport Concession were far from econometric ones, that the success of the demand forecast and the concession itself required more than a well estimated econometric model. Finally, regarding investment obligations within the concession agreement, we strongly recommend making them conditional to meeting demand milestones, given the inherent unpredictability in forecasts.     

基于客流性质的铁路客流预测方法

运用基于客流性质的铁路客流预测方法对银川—宁东铁路运营初期(2016年)、近期(2023年)和远期(2038年)客流情况进行预测。采用四阶段法对不同性质客流进行生成预测、分布预测和不同交通方式分担预测,通过各种性质客流的叠加,进行总体客流分析,得到研究区域全天客流变化和高峰情况,以及有关客流预测的主要指标。基于客流性质的铁路客流预测方法在客流性质区分明显的情况下,能够具有较好的精确度。     

模糊神经网络非线性组合预测在铁路货运量预测中的应用

准确的铁路货运量预测关系到铁路运输的发展,为此提出模糊神经网络非线性组合预测模型,应用三次指数预测模型、灰色理论预测模型、多元回归预测模型的预测值作为模糊神经网络的测试样本数据库,输出样本为铁路货运量,并采用全局优化的粒子群算法优化模糊神经网络的参数。仿真结果表明该模型能够取得比单项预测模型更高的精度。     

铁路建设项目环境影响评价专家系统建立方法

通过介绍国内外铁路建设项目环境影响评价的软件情况,提出在我国建立铁路建设项目环境影响评价的专家系统,同时论述了系统建立的方法步骤:铁路建设项目典型环境影响类比数据库的研究;铁路建设项目典型环境影响强度及范围的研究;国外建设项目环境影响评价预测模式软件分析;铁路建设项目环境评价预测模式结构设计与功能研究。     

基于季节调整模型的我国铁路客运量波动分析

在研究TRAMO/SEATS季节调整模型计算方法的基础上,基于我国铁路2002年1月—2010年2月的客运量月度数据,应用Demetra软件,通过季节调整模型参数设置、模型的估计和检验,得到2010年3月—2012年2月的铁路客运量预测值,并对预测结果进行趋势性和季节性分析。研究结果表明,Tramo/Seats季节调整模型的预测精度较高。