交通需求预测模型及应用案例总结

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1、一、预测的一般理论与方法1)预测就是根据事物过去和现在的发展情况与变化规律,去推测未来。2)预测特性一般具有科学性、近似性和局限性等特点。3)预测方法分类一般可分为定性预测法和定量预测法两大类。二、定性预测法定性预测是在广泛搜集、了解对象的客观背景、基础资料的基础上,分析、研究对象的发展规律,判断对象在一定时期内的发展趋势,由此作出对象的发展预测。目前常用的定性预测方法是专家评估等方法。专家评估法是依靠专家为索取信息的对象,组织各领域的专家运用专业方面的经验和理论,研究预测对象的性质,考虑预测对象所处的社会环

2、境和背景,通过直观地对过去和现在发生的问题进行综合分析,并从中找出规律,借以对发展趋势作出判断。专家评估法主要包括:个人判断法;专家会议法;头脑风暴法;德尔菲法;交叉影响法等方法。德尔菲法属于专家调查法的一种,是在专家个人判断和专家会议调查的基础上发展起来的。由主持预测的单位根据预测的目的、要求,设计意见征询表,有选择的聘请一组专家,向他们提供与预测问题有关的情况和资料,发给征询表,要求专家根据自己的经验进行判断,对征询表的问题作出回答。预测人员把第一轮征询表收回后,将各位专家的意见归纳整理、列表,再发给各位

3、专家,使他们能把自己的判断和他人的意见进行比较,以修正自己的判断。一般需要经过四轮的意见反馈,直到各专家的意见基本统一以后,询问结束,最后整理预测结果,写出预测报告,对未来进行预测。定性预测——德尔菲法不需通过开会形式集中各位专家到场进行预测,并采用不署名填写征询表的“背靠背”形式为各位专家提供互不进行心理干扰的独立的判断机会,要求各位专家以书面形式给出各自意见。仅靠一轮调查得到的专家意见往往比较分散,而且不能够相互启发,共同提高,因此德尔菲法要求进行四轮的征询专家意见。组织者必须对每一轮的专家意见进行汇总整

4、理和统计分析,并在下一轮征询中将这些材料再匿名反馈给每位受邀专家,以便专家们在预测时参考。为了科学地综合专家们的预测意见和定量地表示预测的结果,德尔菲法还采用统计方法对专家意见进行处理,其结果往往以概率的形式出现这些结果既可反映专家意见的集中程度,又可反映专家意见的离散程度。定性预测——德尔菲法德尔菲法优点在于其简单易行,可靠性较经验判断法好,能够充分发挥出人的智慧和经验,适用于没有足够信息资料的中长期经济预测与科技预测,适用于难以用精确的数学模型处理,需要征求意见的人数较多、人员较分散、经费有限、难以多次开

5、会或因某种原因不宜当面交换意见的问题。德尔菲法的主要缺点是受人为的主观因素影响较大,如权威人士的影响、受心理状态、个人兴趣、主观偏见的影响等。预测需要的时间较长,由于不同的专家个体,其主观估计意见和一致性不可能完全一样,因此预测结果具有一定的不稳定性。因存在定性预测的局限性,所以一般经常与定量预测结合使用,预测效果较好。定性预测——德尔菲法利用事物之间的相似特点,把先行事物的表现过程类推到后继事物上去,从而对后继事物的前景作出预测的一种方法。1)明确预测目标即明确预测对象,以及预测的目的和要求;2)确定类比目

6、标即寻找一个相似性较高的实际比较目标,并分析该目标的发展趋势。3)分析类比的可行性指类比目标与预测目标进行比较分析,确定类比是否可行。4)确定预测起始点即通过调查,获得目前要预测问题的实际统计资料,并把这一数据作为预测计算的起始点。5)测算预测期间单位时间递增率确定了类比目标总的增加率或目标总量,有了起始数据,则可确定各单位时间的平均递增率。6)具体计算预测期间各时间段的预测值定性预测——对比类推法三、定量预测法定量预测:是指利用成序列的原始数据,借助数学手段,在对原始数据进行整理、加工、分析、模拟的基础上建

7、立数学模型,最后利用这个数学模型进行预测。定量预测方法分为:时间序列法;因果关系分析法;其它方法。收集和整理过去的交通量资料,从中找出交通量随时间而变化的规律,并用数学模型来表示这种规律,然后按此模型进行预测。 该类模型包括: ①趋势外推法; ②指数平滑法; ③灰色系统法;④人工神经网络法、小波分析法等。时间序列预测法趋势外推法预测时一般包括六个阶段:选择预测趋势线的函数类型;收集数据;拟和曲线;趋势外推;预测结果分析和说明;研究预测结果在决策和规划中的应用。趋势外推的实质是利用某种函数分析描述预测对象某参数

8、的发展趋势。常用的函数形势有:直线、多项式、指数曲线、生长曲线等。时间序列预测法——趋势外推法·时间客运量(万人)时间客运量(万人)时间客运量(万人)199035706199554143200058026199135186199654278200158245199237213199754321200262087199332682199855715200359544199440440199957120

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