【摘要】：為公交規(guī)劃科學(xué)合理的進(jìn)行,建立公交客運(yùn)量時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型.通過對(duì)公交客運(yùn)量影響因素進(jìn)行分析,選取市區(qū)人口數(shù)、從業(yè)人員數(shù)、在校學(xué)生數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)總值、職工年平均工資、公交車輛數(shù)、運(yùn)營線路數(shù)等7個(gè)指標(biāo)自變量,利用指數(shù)平滑法對(duì)自變量進(jìn)行預(yù)測(cè);在對(duì)自變量進(jìn)行相關(guān)分析及因子分析的基礎(chǔ)上,建立prais-winsten AR(1)自回歸時(shí)間序列模型對(duì)公交客運(yùn)總量進(jìn)行預(yù)測(cè);采用ARMA模型對(duì)哈爾濱市各分區(qū)公交客流量進(jìn)行了擬合和預(yù)測(cè).結(jié)果表明:所建立的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)效果良好,驗(yàn)證了模型的有效性和準(zhǔn)確性.
[Abstract]:In order to carry out public transport planning scientifically and reasonably, a time series prediction model of bus passenger volume is established. Based on the analysis of the influencing factors of bus passenger volume, seven independent variables are selected, such as the urban population, the number of employees, the number of students in school, the gross industrial product, the average annual wage of the staff and workers, the number of public transport vehicles and the number of operational routes. Using exponential smoothing method to predict independent variables; On the basis of correlation analysis and factor analysis of independent variables, prais-winsten AR (1) autoregressive time series model is established to predict the total amount of bus passenger transportation. The ARMA model is used to fit and forecast the passenger flow of public transportation in Harbin. The results show that the established time series prediction model has good prediction effect and verifies the validity and accuracy of the model.
【作者單位】： 東北林業(yè)大學(xué);哈爾濱市交通運(yùn)輸局;包鋼稀土(集團(tuán))高科技股份有限公司;
【基金】：黑龍江省交通運(yùn)輸廳重點(diǎn)科技資助項(xiàng)目(2011TZD037)
【分類號(hào)】：U491.17

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2319697