公路客运量诱导有序加权平均组合预测模型研究-交通运输规划与管理专业论文.docxVIP

Classified Index： U491 U.D.C： 629 Dissertation for the Masters Degree in Engineering RESEARCH ON INDUCED ORDERED WEIGHTED GEOMETRIC AVERAGE COMBINATION FORECASTING MODEL OF HIGHWAY PASSENGER VOLUME Candidate: Wu Ningning Supervisor: Prof. Zhang Yaping Academic Degree Applied for: Mater of Engineering Transportation Planning and Specility:  Management Affiliation： School of Transportation Science and Engineering Date of Defence: July, 2012 Degree-Conferring-Institution: Harbin Institute of Technology 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 - - I - 摘 要 公路客运量预测是评价公路客运项目以及进行估算投资的依据。常用的公路 客运量预测方法有回归分析法、指数平滑法、灰色模型预测、神经网络及组合预 测法等。公路客运量受多层次多方面因素影响，准确描述其发展变化规律较为复 杂，单一采用传统方法所得的预测结果准确性有限。20 世纪 60 年代 Bates 和 Granger 首先提出组合预测方法，与以往单项预测方法相比，组合预测结果精度 大有提升，现在组合预测已发展成为预测领域中一个重要的研究方向。 为了提高公路客运量的预测精度，在现有客运量预测模型基础上，本文首先 本文考虑影响公路客运量生成的多方面因素，将影响因素划分归类，运用灰关联 分析方法对多个影响因素按照与公路客运量的关联度从大到小排序，以筛选出关 联度大的因素进行下一步建模分析；然后选取 ARIMA 模型拟合影响因素的变化情 况并预测未来年份的影响因素值。其次，考虑公路客运量随时间变化的自身发展 规律，遴选三次指数平滑、GM（1,1）、多元回归模型和 BP 神经网络作为单项预 测模型用以分析预测公路客运量；然后采用 IOWGA 算子将各单项预测方法结合 起来建立了公路客运量的组合预测模型，同时约定了误差精度计算模式。最后以 黑龙江省公路客运量及各影响因素历史数据为模型样本，分别建立单项公路客运 量模型与组合预测模型，预测分析未来年份黑龙江省公路客运量的变化趋势，选 取均方误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比为评价指标判断各模型预测结 果的精度；通过分析计算结果，验证了组合模型所得结果与其它常用方法相比， 与实际客运量之间相差较小，预测精度较好，能够为交通规划提供参考数值。 关键词：公路客运量；灰关联分析；IOWGA 算子；组合预测 - - II - Abstract Passenger traffic volume forecast is a necessary part of road network planning and basis of calculating highway cost-effective. Usually, regression analysis method, exponential smoothing method, gray model, the neural network and the combination prediction method are widely used to forecast highway passenger traffic volume. It is considerably difficult and complex to accurately describe changes and development law of highway passenger volume for the volume is affected by various multi-level factors. Application of only one traditional method can just provide a limited accuracy of predictions. Bates and Granger first proposed combination of prediction methods in the 1960s, and then many scholars