發(fā)布時間：2018-11-08 21:13

【摘要】：為公交規(guī)劃科學合理的進行,建立公交客運量時間序列預測模型.通過對公交客運量影響因素進行分析,選取市區(qū)人口數(shù)、從業(yè)人員數(shù)、在校學生數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)總值、職工年平均工資、公交車輛數(shù)、運營線路數(shù)等7個指標自變量,利用指數(shù)平滑法對自變量進行預測;在對自變量進行相關(guān)分析及因子分析的基礎(chǔ)上,建立prais-winsten AR(1)自回歸時間序列模型對公交客運總量進行預測;采用ARMA模型對哈爾濱市各分區(qū)公交客流量進行了擬合和預測.結(jié)果表明:所建立的時間序列預測模型預測效果良好,驗證了模型的有效性和準確性.
[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;哈爾濱市交通運輸局;包鋼稀土(集團)高科技股份有限公司;
【基金】：黑龍江省交通運輸廳重點科技資助項目(2011TZD037)
【分類號】：U491.17

【參考文獻】

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【共引文獻】

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相關(guān)博士學位論文 前10條

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相關(guān)碩士學位論文 前10條

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【二級參考文獻】

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相關(guān)碩士學位論文 前2條

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本文編號：2319697