需求預測與模型總結

1、需求預測方法及模型總結學 院： 交通運輸工程學院 專 業(yè)： 交通工程 班 級 學 號： 071412127 學 生 姓 名： 劉學鵬 指 導 教 師： 秦丹丹 完 成 時 間： 2015-11-26 需求預測方法及模型總結交通需求預測是交通規(guī)劃中的核心內容之一。交通發(fā)展政策的制定、交通網絡設計以及方案評價都與交通需求預測有密切的關系。現(xiàn)代交通規(guī)劃理論中的交通需求預測習慣上被分為四個階段，即交通產生預測、交通分布預測、交通方式分擔預測及交通網絡分配。下面就對交通需求預測的四階段法以及其各自的模型進行總結。一、交通生成預測、增長率法增長率法是根據(jù)預測對象（如客貨運量、經濟指標等）的預計增長速度進行

2、預測的方法。預測模型的一般形式為： Qt=Q0（1+）t增長率法的關鍵在于確定增長率，但增長率隨著選擇年限及計算方法的不同而存在較大的差異。所以增長率法一般僅適用于增長率變化不大且增長趨勢穩(wěn)定的情況，其特點是計算簡單，但預測結果粗略，較適用于近期預測。、乘車系數(shù)法乘車系數(shù)法又稱為原單位發(fā)生率法，類似于城市交通預測中的類別發(fā)生率法，它用區(qū)域總人口與平均每人年度乘車次數(shù)來預測客運量。模型的形式為：Qt=Pt乘車系數(shù)可以根據(jù)指標的歷年資料和今后變化趨勢確定，但是乘車系數(shù)本身的變動有時難以預測，各種偶然因素會使其發(fā)生較大波動。此外，人口、職業(yè)、年齡的變化也使系數(shù)很難符合一定規(guī)律。、產值系數(shù)法產值系數(shù)法

3、是根據(jù)預測期國民經濟指標值（如工農業(yè)總產值、社會總產值、國民收入等）和確定的每單位指標值所引起的貨運量或客運量進行預測的方法。模型的形式為：Qt=Mt、彈性系數(shù)法彈性系數(shù)法是通過研究單位社會經濟指標產生的小區(qū)交通出行量，預測將來吸引、發(fā)生量的一種方法。此法是綜合考慮我國經濟發(fā)展水平和產業(yè)結構和發(fā)展趨勢，參考O、D調查區(qū)域社會經濟有關文獻資料，確定彈性系數(shù)的大致范圍，結合所得出的歷史彈性系數(shù)及所處區(qū)域位置及相關運網歷史交通量與直接影響區(qū)歷史經濟量的回歸分析作為進一步的分析手段，確定出項目影響區(qū)的交通增長彈性系數(shù)，依此進行發(fā)生、吸引交通量預測。根據(jù)項目影響區(qū)經濟發(fā)展速度預測結果和運輸彈性系數(shù)，按下

4、式計算交通量增長率： 交通量增長率=GDP增長率×運輸彈性系數(shù)、時間序列預測法 又稱時間序列預測法，是收集和整理過去的交通量資料，從中找出交通量隨時間而變化的規(guī)律，并用數(shù)學模型來表示這種規(guī)律，然后按此模型進行預測。 該類模型包括： 趨勢外推法； 指數(shù)平滑法； 灰色系統(tǒng)法； 人工神經網絡法、小波分析法等。、回歸分析法回歸分析預測法就是一種通過分析研究因變量與相關因素的聯(lián)系規(guī)律從而進行預測的方法。在諸多影響因變量的因素中，有些是與其它因素獨立或近似獨立的，有些則是密切相關的。我們選取其中主要的而且各自是相互獨立的因素作為自變量。然后分析每個自變量與產生量大致的函數(shù)關系?；貧w分析法又分為：

5、線性回歸分析法：一元線性回歸分析，二元線性回歸和多元線性回歸分析；非線性回歸分析法：如多元線性回歸法，是從調查數(shù)據(jù)中，選取某個自變量與多個因變量的多組樣本值，建立多元線性回歸模型:P=b0+b1X1+b2X2+bnXn、灰色預測法該理論是我國學者鄧聚龍教授在上世紀80年代初提出的處理不完全信息的一種新理論，該理論應用關聯(lián)度收斂原理、生成數(shù)、灰導數(shù)等觀點和方法建立微分方程模型。如GM (1,1)表示一階單個變量的微分方程，是最常用的灰色預測模型。灰色預測在諸多領域(包括交通量預測)都有較好的應用。設時間序列X（0）有n個預測值，X(0)=X(0)(1), X(0)(2), X(0)(3),X(0

6、)(n)加生成新序列X(1)=X(1)(1), X(1)(2), X(1)(3),X(1)(n)，其中X（1）（k）=i=1kX0（i），k=1,2,n則GM（1,1）模型相應的微分方程為dX1dt+aX(1)=二、交通分布預測交通分布預測模型，可以分為兩大類。第一類是比較適用于較短期交通分布的模型，它們往往比較簡單，主要用于交通網絡沒有發(fā)生重大變化的短期交通分布預測中；另一類是比較適用于長期交通分布預測或短期分布中交通情況有較大變化的交通分布預測模型，它們使用出行廣義費用或其他較復雜的數(shù)學方法。以下主要介紹增長系數(shù)法和重力模型法，它們適用于長、短期交通分布預測。、增長系數(shù)法增長系數(shù)法基本依賴

7、于各交通小區(qū)間基年的交通分布情況，把預測年的交通發(fā)生量和吸引量按基年交通分布的比例分布到路網中。該方法適用于宏觀交通量的分布，不限于個別因素的影響，著重于總的趨勢，適應性較強。但基年交通分布的稍有偏差，對未來交通分布有較大影響。它以平均增長系數(shù)法、Fratar法、Furness法和底特律法等方法為主。完全是基于出行起點與終點小區(qū)的交通增長特性，利用現(xiàn)狀的OD分布量推算將來的OD分布量。它依賴于各節(jié)點間的基年分布情況，并假設區(qū)間的出行交通與路網的改變相互獨立，或者在預測年限內交通運輸系統(tǒng)沒有明顯的改變。這種方法適用于小地區(qū)或區(qū)域間出行不受空間阻撓因素的影響而只受地區(qū)間交通發(fā)生、吸引特性影響的出行

8、空間分布形態(tài)，且這種方法不限于某些個別因素的影響，著重總的趨勢，適用于交通量的宏觀分布預測，但當基年OD分布稍有偏差時，對未來影響將會很大。模型不需標定，只需滿足總量平衡即可。增長系數(shù)法的算法步驟如下：a 令計算次數(shù)m=0；b 給定現(xiàn)狀OD表中及將來OD表中的X；c 求出各小區(qū)的發(fā)生于吸引交通量的增長率； d 求第m+1次交通分布量的近似值；e 收斂判別。常增長系數(shù)法：增長函數(shù)為：=常量平均增長系數(shù)法：增長函數(shù)為：底特律法：增長函數(shù)為：福萊特法：增長函數(shù)為：） 弗尼斯法：增長系數(shù)為： 、重力模型法重力分布模型主要是用來研究當網絡中出現(xiàn)了比較大的變化時未來年的交通分布預測。它的理論基礎源于出行發(fā)

9、生的行為會收到外部因素影響的假設。第一個比較嚴密地提出并使用重力模型的人是casey，他提出了地域內兩城鎮(zhèn)間綜合購物出行的一種方法。重力模型法是根據(jù)牛頓的萬有引力定律，即兩物體間的引力與兩物體的質量之積成正比，而與它們之間距離的平方成反比類推而成。最初的公式形式是：Tij=PiPjdij2隨后又根據(jù)各種約束條件提出了不同的重力模型。無約束眾力模型：計算公式如下：單約束重力模型：1）伍爾希斯重力模型：計算公式如下：2）美國公路局重力模型（B.P.R.模型）：計算公式如下：3）雙約束重力模型：計算公式如下：三、交通方式選擇預測交通方式劃分就是要把各交通小區(qū)之間的分布交通量分配給各種交通方式，從而在

10、各自的交通網上進行分配。、總量控制法根據(jù)地區(qū)歷年公路、鐵路、水運等運輸方式運量分擔及設施水平統(tǒng)計資料，建立總量分擔模型。例如，對公路客貨運分擔量，可以選擇如下Logist模型：y=100k（1+ex）按各交通小區(qū)現(xiàn)狀的非公路客貨運量分擔比例，同時考慮各小區(qū)未來非公路方式設施水平和運輸能力變化的影響，將非公路客貨運量分配到各小區(qū)中，得到各小區(qū)未來非公路客貨運量，即：V=Vi0V0VRi其中，V可由下式計算：V=T（1-y）將各小區(qū)預測的全方式客貨運量中減去上一步確定的非公路客貨運量，得到小區(qū)預測的公路客貨運量：Hi=Ti-Vi、運輸方式分擔率法該法根據(jù)基年的公路、鐵路、水運等OD表及運費、運輸全

11、過程時間表，建立方式劃分分擔率預測模型并進行標定、檢驗。通常采用如下形式：Pi,j,m=eUmm=1neUm根據(jù)上述方式分擔模型，考慮未來地區(qū)各種方式的建設水平和運能變化，預測確定各小區(qū)間公路客貨運分擔率Pi,j,m和分擔量Xi,j,h：Xi,j,h=Ti,j,Pi,j,h四、交通分配預測交通分配就是把各種出行方式的空間OD量分配到具體的交通網絡上，通過交通分配所得的路段、交叉口交通量資料是檢驗道路規(guī)劃網絡是否合理的依據(jù)。WARDROP原理Wardrop第一原理：網絡上的交通以這樣一種方式分布，就是所有使用的路線都比沒有使用的路線費用小。用戶優(yōu)化平衡模型（User Optimized Equilibrium）