本文關鍵詞：高速公路通行費預測研究及應用　出處：《長安大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 高速公路 通行費預測 ARIMA模型 灰色GM(1 1)模型 最優(yōu)加權組合 B/S

【摘要】：隨著我國高速公路的快速發(fā)展,高速公路通行費預測逐漸成為高速公路運營管理研究中的核心問題之一。良好的通行費預測管理方式是高速公路收費政策正常實施的保障,同時也是高速公路路網(wǎng)建設和發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。高速公路通行費預測不僅體現(xiàn)了高速公路收費站的運營水平和管理現(xiàn)狀,同時也影響著高速公路征費費率調整、通行費監(jiān)管以及運營權轉讓等工作,能為高速公路的決策者在宏觀政策的制定和實施中提供重要的決策依據(jù)。本文分析了高速公路收費站通行費數(shù)據(jù)特征,闡述了現(xiàn)有高速公路通行費預測理論和思路,并針對其不足,以時間序列理論和灰色理論為基礎,探索和研究了高速公路收費站通行費短期預測和中長期預測的預測方法。首先,文中研究了ARIMA預測模型在高速公路收費站通行費預測中的應用,預測結果表明ARIMA預測模型結合通行費數(shù)據(jù)特征修正后,能夠滿足高速公路收費站通行費短期預測要求。其次,針對ARIMA預測模型在高速公路收費站通行費中長期預測中的局限性,建立優(yōu)化的灰色GM(1,1)預測模型,并通過最優(yōu)加權系數(shù)的方法構建新的組合預測模型,預測結果表明相對于單項預測模型,組合預測模型在高速公路收費站通行費預測中具有更高精度,擬合效果更好,能夠展現(xiàn)通行費的發(fā)展規(guī)律。最后,基于高速公路收費站通行費預測研究中的預測模型,采用Java、Javascript、FineReport報表技術等完成了高速公路收費站通行費預測管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。研究結果表明,相對以往的預測方法,結合高速公路收費站通行費數(shù)據(jù)特征的ARIMA預測模型和組合預測模型的預測精度得到了明顯的提高,預測誤差低于5%,滿足了高速公路通行費預測需求。最后將構建的預測模型應用于高速公路收費站通行費預測管理系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)中,使高速公路運營管理部門收費管理工作更加規(guī)范、高效,也驗證了各類預測模型在高速公路收費站通行費預測中的可行性和實用性。
[Abstract]:With the rapid development of highway in China, the prediction of expressway toll has gradually become one of the core issues of the operation and management of expressway toll management. Good prediction mode is the normal implementation of highway toll policy, but also is an important part of highway construction and development. The prediction of highway tolls not only reflects the operation level of the highway toll station and the management of the status quo, but also affects the highway toll levy rate adjustment, regulation and operation rights transfer, can provide an important decision basis for highway decision-makers in the formulation and implementation of macroeconomic policy. This paper analyzes the highway toll toll data characteristics, this paper expounds the existing highway tolls and prediction theory ideas, and to overcome the shortcomings in time series theory and grey theory, exploration The prediction method of cable on the highway toll toll prediction and long-term prediction. Firstly, this paper studies the application of ARIMA model in highway toll station in the prediction, the predicted results show that combining the ARIMA prediction model of traffic correction fee data characteristics, can meet the requirements of the toll highway toll prediction station. Secondly, aiming at the limitations of ARIMA forecast the long term forecast of tolls on the highway toll station in the optimization model, establish the grey GM (1,1) prediction model, and through the method of the optimal weighting coefficients to construct a new combination forecasting model, the prediction results show that compared with the single forecasting model, combination forecasting model has higher accuracy in the toll station highway toll prediction, the fitting effect is better, the development of law can show tolls. Finally, the highway toll station traffic prediction based on cost Study on the prediction model, using Java, Javascript, FineReport report technology to complete the highway toll toll prediction management system design and implementation. The results of the study show that, relative to the previous prediction method, the prediction accuracy of the highway toll station ARIMA prediction model and combined forecasting model of toll data characteristics were improved obviously the prediction error is less than 5%, to meet the demand forecast of highway tolls. Application of the final predictive model will build on the highway toll station toll prediction and management system, so that the charge management of expressway management departments more standardized, efficient, also verified the feasibility and practicability of prediction model in highway toll station the charge in the prediction.

【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U491

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本文編號：1422534