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道路旅游客運運力預測混合模型構建

發(fā)布時間:2017-10-26 22:13

  本文關鍵詞:道路旅游客運運力預測混合模型構建


  更多相關文章: 旅游運力 運力規(guī)模 需求特征 預測方法 實證分析


【摘要】:道路旅游客運業(yè)正在蓬勃發(fā)展,旅游已經(jīng)成為人們生活中重要的組成部分。游客的出行需要交通工具的承載,目前的道路旅游客運中,旅游客運運力的規(guī)模和結構還存在很大的問題。而運力是道路旅游客運中的一個重要指標,是制定道路旅游客運基礎設備建設規(guī)模的重要依據(jù)。為了提供合理的運力投放,論文將建立道路旅游客運運力的定性和定量預測方法,從數(shù)量層面掌握道路旅游客運運力的需求量。關于道路旅游客運運力的現(xiàn)有研究表明,道路旅游客運運力的發(fā)展具有自身明顯的特點,但是目前關于道路旅游客運運力的預測都沒有很好的全面反映這些特點。而且雖然目前預測方法非常豐富,但是這些預測方法并不能直接移植到道路旅游客運運力的預測中。各種預測方法都有其適用范圍和優(yōu)缺點,并且與預測對象的特點息息相關。論文以灰色GM(1,1)預測模型、趨勢外推預測模型、回歸預測模型和基于運輸效率的運力預測模型為基礎,結合道路旅游客運運力自身的發(fā)展特征,充分發(fā)揮各種單項預測模型的優(yōu)點,避免各種單項預測模型的不足,在此基礎上構建了道路旅游客運運力預測的混合模型。在以上思路的基礎上,論文總共包括5部分內容:第一部分介紹論文的研究背景、意義和國外內的研究現(xiàn)狀以及論文的整體研究框架;第二部分介紹道路旅游客運運力的需求特征、影響因素和變化特點;第三部分是道路旅游客運運力預測模型的構建;第四部分是模型參數(shù)的標定和模型的可靠性驗證;第五部分以廈門市為例進行實證分析。論文的研究成果旨在為道路旅游客運運力的預測提供方法支撐。
【關鍵詞】:旅游運力 運力規(guī)模 需求特征 預測方法 實證分析
【學位授予單位】:長安大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:U492.41
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 緒論9-17
  • 1.1 研究背景及意義9-11
  • 1.1.1 研究背景9-10
  • 1.1.2 研究意義10-11
  • 1.2 國內外研究綜述11-14
  • 1.3 論文研究框架14-17
  • 1.3.1 研究內容14-15
  • 1.3.2 研究方法15-16
  • 1.3.3 技術路線16-17
  • 第二章 道路旅游客運運力需求及特點分析17-21
  • 2.1 道路旅游客運運力的概念17
  • 2.2 道路旅游客運運力的影響因素分析17-19
  • 2.2.1 宏觀影響因素17-18
  • 2.2.2 微觀影響因素18-19
  • 2.3 運力需求變化特點19-21
  • 第三章 模型構建21-37
  • 3.1 構建思路及步驟21-23
  • 3.2 模型構建23-35
  • 3.2.1 混合預測模型概述23-26
  • 3.2.2 單項預測模型構建26-33
  • 3.2.3 單項預測模型分析33-34
  • 3.2.4 構建混合預測模型34-35
  • 3.3 定性預測方法35-36
  • 3.4 定量預測方法與定性預測方法的結合36-37
  • 第四章 參數(shù)標定及可靠性驗證37-42
  • 4.1 參數(shù)標定37-40
  • 4.1.1 混合預測模型參數(shù)標定37-38
  • 4.1.2 單項預測模型參數(shù)標定38-40
  • 4.2 可靠性驗證40-42
  • 4.2.1 擬合效果分析40-41
  • 4.2.2 可靠性分析41-42
  • 第五章 實證分析42-52
  • 5.1 廈門市旅游客運概況42-43
  • 5.1.1 廈門市旅游客運發(fā)展現(xiàn)狀42
  • 5.1.2 廈門市旅游客運運力發(fā)展現(xiàn)狀42-43
  • 5.2 數(shù)據(jù)獲取與處理43-44
  • 5.3 模型計算與結果分析44-52
  • 5.3.1 單項預測模型44-48
  • 5.3.2 混合預測模型48-49
  • 5.3.3 預測結果49-50
  • 5.3.4 結果分析50-52
  • 第六章 結論與展望52-54
  • 6.1 研究結論52-53
  • 6.2 展望53-54
  • 參考文獻54-58
  • 攻讀碩士學位期間取得的研究成果58-59
  • 致謝59

【參考文獻】

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7 何昕;陳亞青;;應用改進的灰色模型預測民航管制員數(shù)量[J];實驗科學與技術;2010年01期

8 張國強;張伯明;;基于組合預測的風電場風速及風電機功率預測[J];電力系統(tǒng)自動化;2009年18期

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2 陳鴻;人工神經(jīng)網(wǎng)絡在宏觀經(jīng)濟預測中的應用研究[D];重慶大學;2005年

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本文編號:1100681

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