基于城市规划、土地开发和交通规划的交通需求预测

通过对研究区域现状调查与分析、区域规划分析,合理划定交通需求预测范围和交通小区,建立基于城市规划、土地开发和交通规划的交通需求预测模型,并以成都市龙泉驿区为例,结合的TransCAD软件进行交通需求预测,为把城市规划、土地开发和交通规划应用于交通需求预测提供了一种思路。     

基于城市规划、土地开发和交通规划的交通需求预测

通过对研究区域现状调查与分析、区域规划分析，合理划定交通需求预测范围和交通小区，建立基于城市规划、土地开发和交通规划的交通需求预测模型，并以成都市龙泉驿区为例，结合的TnnsCAD软件进行交通需求预测，为把城市规划、土地开发和交通规划应用于交通需求预测提供了一种思路。     

城市交通需求预测理论现状与发展浅析

城市交通需求预测是城市交通规划的基础,四阶段法是交通需求预测的经典方法,分为交通生成、交通分布、交通方式划分、交通量分配四个阶段。但是在使用过程中四阶段法也暴露出了自己的缺陷,本文分析了四阶段法的缺陷,并探讨了完善后的交通需求预测模型。     

基于多元线性回归分析的旅游供应链需求预测方法研究

在系统分析旅游行业特点及其影响因素的基础上,提出了有效的旅游需求预测方法,借助旅游供应链理论,从供应链视角出发,分析不同供应链节点对于旅游需求的影响,最后通过具体实例对旅游供应链需求预测模型进行了验证。     

简论漳州市道路交通规划

城市道路交通管理规划是城市可持续发展的前提和基础,本文分析介绍了漳州市道路交通管理规划的现状,阐述了交通管理的目的、内容、层次及过程,论述其交通需求预测的方法及其相应交通需求模型在交通管理规划中的应用。     

城市大型活动交通需求预测研究

以2016年唐山世界园艺博览会为研究对象,运用恩格尔系数法对其进行交通量的需求预测,得到科学的参观人数。在交通需求预测的基础上结合唐山市城市道路网,利用用户均衡分配法,计算出从出行节点到举办地出入口各方向的高峰时段交通量,将交通量分配到以南湖公园为中心的各个路段上去,并用交通仿真软件Transcad对预测的交通信息进行仿真,根据仿真结果预测世园会举办期间交通拥堵情况,为交通管理部门进行交通疏散提供依据。     

物流园区交通影响分析研究

在借鉴国内外交通影响分析研究成果的基础上探讨适合城市物流园区的交通影响分析方法,并建立起了完整的框架体系结构：包括交通需求预测、交通影响分析、交通组织设计及相应的交通改善措施。在利用Transtar软件对物流园区的交通影响程度进行宏观分析的基础上,结合实例研究了如何利用VISSIM仿真软件对园区建设前后交通状况进行仿真分析并对仿真结果进行评价。采用宏观规划、微观仿真两种方法对物流园区新建造成的交通影响进行了全面的评价,弥补了单一方法所带来的不足。     

基于G—Logit的停车需求预测模型

停车需求预测是静态交通研究的重点和难点,本文根据停车需求预测的出行吸引模型的基本思想,建立了基于G－Logit的停车需求预测模型,并提出了运用逐步多元回归分析技术,非线性最小二乘法和二步检验技术等求解与检验该模型的方法,根据随机效用理论对车辆出行选择停泊场所的行为进行分析,预测不同车型的停车需求,进而预测其对不同类型停泊场所的需求。     

浅析物流企业的库存需求预测方法

有效的需求预测可以降低物流企业的库存成本,为生产或采购计划的决策提供依据,提高企业的整体效率。本文首先对需求预测方法进行了分类,列举了目前广泛使用的库存需求预测方法和模型,结合文献综述了需求预测方法的研究现状,揭示了需求预测技术在企业库存控制过程中的发展趋势,并指出了今后的研究方向。     

价值工程在提高旅游交通价值中的应用

旅游交通对旅游者游览而言 ,在一定程度上存在着主观上的不必要和客观上的必须之间的矛盾。本文利用价值工程理论分析了克服该矛盾的途径和对策 :通过使旅行成为游览必要的准备过程 ,保持旅行与游览同步和尽可能使旅游交通成为旅游者的目的之一来提高旅游交通的功能 ;通过严格控制旅游交通价格 ,节省旅游交通花费的时间等来降低旅游交通的成本。旅游交通功能的提高和成本的降低在很大程度上提高了旅游交通的价值 ,也就是提高了旅游者对旅游交通的认同度和满意度。旅游者对旅游交通认同度和满意度的提高就能够激发其对旅游的兴趣和热情 ,进而提高我国旅游业的市场竞争力。     

An alternative approach to estimating demand: Neural network regression with conditional volatility for high frequency air passenger arrivals

In this paper we provide an alternative approach to analyze the demand for international tourism in the Balearic Islands, Spain, by using a neural network model that incorporates time-varying conditional volatility. We consider daily air passenger arrivals to Palma de Mallorca, Ibiza and Mahon, which are located in the islands of Mallorca, Ibiza and Menorca, respectively, as a proxy for international tourism demand for the Balearic Islands. Spain is a world leader in terms of total international tourist arrivals and receipts, and Mallorca is one of the most popular destinations in Spain. For tourism management and marketing, it is essential to forecast high frequency international tourist demand accurately. As it is important to provide sensible international tourism demand forecast intervals, it is also necessary to model their variances accurately. Moreover, time-varying variances provide useful information regarding the risks associated with variations in international tourist arrivals.     

交通运输对旅游流的作用机制研究

对旅游流的概念进行界定,对交通运输对旅游流的作用机制进行详细分析,并提出促进交通运输对旅游流有效发挥作用的策略。     

芜湖城市旅游需求系统问题研究

自上个世纪80年代开始,以城市为目的地的旅游逐渐成为现代旅游中较普遍的一部分,而芜湖市优越的区位条件及丰富的旅游资源,给了芜湖市发展城市旅游的良好条件。本文以城市旅游发展动力系统中的需求子系统为理论基础,首先通过对芜湖市城市旅游情况的调查和资料收集,了解芜湖市城市旅游发展现状;其次从旅游需求系统的主客观方面分析芜湖市城市旅游发展中需求系统存在的问题,即旅游需求量引导不足以及需求结构不合理的问题;最后通过对芜湖市从事旅游管理和研究工作方面的专家进行访谈,提出解决芜湖城市旅游需求问题的建议。     

跨界旅游合作面临的困境与整合开发——以大别山地区为例

跨界旅游合作是实现区域无障碍旅游的有效途径。从理论上讲,跨界旅游合作具有区域旅游市场扩大、产业规模经济、交易成本节约等效应;从实践上讲,跨界旅游合作面临着仅限于政府层面、缺乏统一的旅游发展规划、利益本位主义严重、区域交通瓶颈制约以及旅游服务配套设施不完善等诸多困境。建议制定旅游规划,采取促进旅游景区、线路、交通和融资整合的开发措施,以促进跨界旅游合作的发展。     

三支交叉汾河大桥交通量预测研究

为了科学预测三支交叉公路桥交通量,以交通工程学、交通流等理论为基础,通过对省道宁白线、忻黑线的三支交叉汾河大桥的实地交通调查,定量分析其交通组成和交通量的变化规律,借助计算机辅助手段,采用时间序列法构建了三支交叉桥交通量的预测模型,结合实际交通流加权得到三支交叉汾河大桥目标年交通量,并以该区域的社会经济状况建立了多因素交通量模型进行了拟合验证。最终为三支交叉桥交通量的科学预测探索了一种新的思路。     

高速公路交通事故概率预测方法研究

准确的高速公路交通事故概率预测可提高高速公路行车安全。通过分析高速公路交通事故的影响因素,建立高速公路交通事故影响因素体系,构造贝叶斯网络,提出基于贝叶斯网络的高速公路交通事故概率预测方法。此方法利用数据库先验概率信息及贝叶斯预测模型,得出高速公路交通事故概率值,以此判断事故危险等级。     

Forecasting tourist arrivals using time-varying parameter structural time series models

Empirical evidence has shown that seasonal patterns of tourism demand and the effects of various influencing factors on this demand tend to change over time. To forecast future tourism demand accurately requires appropriate modelling of these changes. Based on the structural time series model (STSM) and the time-varying parameter (TVP) regression approach, this study develops the causal STSM further by introducing TVP estimation of the explanatory variable coefficients, and therefore combines the merits of the STSM and TVP models. This new model, the TVP-STSM, is employed for modelling and forecasting quarterly tourist arrivals to Hong Kong from four key source markets: China, South Korea, the UK and the USA. The empirical results show that the TVP-STSM outperforms all seven competitors, including the basic and causal STSMs and the TVP model for one- to four-quarter-ahead ex post forecasts and one-quarter-ahead ex ante forecasts.     

灰色预测算法在物流园区需求预测中的应用

对物流园区需求预测进行了系统分析,介绍了灰色预测算法,和物流园区腹地划分方法;结合连云港港口物流园区需求预测的实例进一步阐述了灰色预测算法在物流园区需求预测中的应用.     

煤炭物流集散中心流量预测研究

针对以往煤炭物流货运需求预测存在的局限性,研究构建以人工神经网络为主,以其它传统预测方法为辅的物流集散中心流量预测模型,用于对煤炭物流中心的年运输需求量进行预测。组合预测分析的实质是“信息的最大化利用”公理在预测分析中的一种体现,为决策与规划提供更多的信息支持。