交通运输系统规划课程设计0 (1).doc

黑龙江工程学院34第章人口预测经调查黑龙江省所得规划区域1980-1993年的历史数据如表11所示。 表11黑龙江省规划区域1980-1993年的历史数据年份总人口/万人 社会生产总值/亿元工农业总产值/亿元年客运量/万人年货运量/万吨19803003.8495.9371.3489291375019813039.3530.87383.3195501420019823078.1583.94419.79101991467019833081.2653.33482.97107401492019843095.4694.75550.56112801616019853111.4752.27592.07119801651519863131.5837.03665.71127621782119873164923.1729.89136761893519883201.51016.32842.83147962006619893242.41114.45882.83159272097019903288.81180.32954.79168152188319913310.71255.411001.5176162291419923408.21369.721082.111927323970199334401492.551153.552025025393人口预测模型选择1线性模型指数模型 罗吉斯曲线模型总结第章经济预测社会生产总值预测社会生产总值预测模型确定原始数据如表所示表规划区社会生产总值历年数据年份社会生产总值/亿元1980718.901981753.871982806.941983876.331984917.751985975.2719861060.0319871146.1019881239.3219891337.4519901403.3219911478.4119921592.7219931715.55由原始数据做出散点图：图社会生产总值指数预测模型散点图与趋势线由图可知，相关系数大于0.5，可以使用指数平滑法进行预测。曲线的趋势比较陡，即时间序列具有明显的变动倾向，应选取较大的值，的取值范围为0.60.9.指数模型值的选择对于社会生产总值指数模型中值的选择采用试算法。这是进行规划预测国际最常用的方法。计算各个对应的一次指数平滑值及均方差表=0.3对应的一次指数平滑值及均方差=0.3年份社会生产总值/亿元一次指数平滑差值差值平方均方差1980718.90 752.90 -34.00 1156.23 19799.68 1981753.87 753.19 0.68 0.46 1982806.94 769.32 37.62 1415.47 1983876.33 801.42 74.91 5611.34 1984917.75 836.32 81.43 6630.88 1985975.27 878.00 97.27 9460.51 19861060.03 932.61 127.42 16235.25 19871146.10 996.66 149.44 22332.71 19881239.32 1069.46 169.86 28853.41 19891337.45 1149.85 187.60 35191.90 19901403.32 1225.89 177.43 31479.82 19911478.41 1301.65 176.76 31244.41 19921592.72 1388.97 203.75 41513.90 19931715.55 1486.94 228.61 52260.58 表=0.对应的一次指数平滑值及均方差=0.7年份社会生产总值/亿元一次指数平滑差值差值平方均方差1980718.90 752.90 -34.00 1156.23 1120.38 1981753.87 753.58 0.29 0.08 1982806.94 790.93 16.01 256.26 1983876.33 850.71 25.62 656.35 1984917.75 897.64 20.11 404.49 1985975.27 951.98 23.29 542.40 19861060.03 1027.62 32.41 1050.72 19871146.10 1110.55 35.55 1263.48 19881239.32 1200.69 38.63 1492.25 19891337.45 1296.42 41.03 1683.29 19901403.32 1371.25 32.07 1028.44 19911478.41 1446.26 32.15 1033.48 19921592.72 1548.78 43.94 1930.49 19931715.55 1665.52 50.03 2503.02 结论比较各个取值的均方差可以看出，当=0.7时，均方差最小，因此，用平滑系数=0.7进行预测，结果比较准确。运用三次指数平滑法对2010年社会生产总值进行预测三次指数平滑法的计算公式St(3)=St(2)+(1-)St-1(3)（2-1）式中：St(3)第t周期的三次指数平滑值； St(2)第t周期的二次指数平滑值； St-1(3)第t-1周期的三次指数平滑值； 平滑系数（=0.9）. 三次指数平滑建立的非线性预测模型为：Yt+T=at+btT+ctT2（2-2）式中：t目前的周期序号; Yt+T第t+T周期的预测值；T预测超前周期数。其中：at bt ct的计算公式为： at=3St(1)-3St(2)+St(3)bt=/2(1-)2(6-5)St(1)-2(5-4)St(2)+(4-3)St(3)ct=2/2(1-)2(St(1)-2St(2)+St(3)（2-3）计算结果如表所示表三次指数平滑预测根据（式）（式）代入数值计算可得：工农业总产值预测工农业总产值预测模型确定表规划区工农业总产值历年数据年份工农业总产值/亿元1980594.341981606.311982642.791983705.971984773.561985815.071986888.711987952.8919881065.4819891105.8319901177.7919911224.5019921305.1119931376.55由规划区工农业总产值历年数据做出散点图如下图图工农业生产总值数据散点图及趋势线由图可知，相关系数大于0.5，可以使用指数平滑法进行预测。曲线的趋势比较陡，即时间序列具有明显的变动倾向，应选取较大的值，的取值范围为0.60.9.指数模型值的选择对于社会生产总值指数模型中值的选择采用试算法。这是进行规划预测国际最常用的方法。计算各个对应的一次指数平滑值及均方差表=0.3对应的一次指数平滑值及均方差年份工农业总产值/亿元一次指数平滑差值差值平方均方差1980594.34 607.48 -13.14 172.66 13495.71 1981606.31 607.13 -0.82 0.67 1982642.79 617.83 24.96 623.14 1983705.97 644.27 61.70 3806.88 1984773.56 683.06 90.50 8190.78 1985815.07 722.66 92.41 8539.43 1986888.71 772.48 116.23 13510.42 1987952.89 826.60 126.29 15949.17 19881065.48 898.26 167.22 27961.20 19891105.83 960.53 145.30 21110.99 19901177.79 1025.71 152.08 23128.13 19911224.50 1085.35 139.15 19363.43 19921305.11 1151.28 153.83 23664.83 19931376.55 1218.86 157.69 24866.66 表=0.对应的一次指数平滑值及均方差年份工农业总产值/亿元一次指数平滑差值差值平方均方差1980594.34 607.48 -13.14 172.66 677.27 1981606.31 606.66 -0.35 0.12 1982642.79 631.95 10.84 117.48 1983705.97 683.76 22.21 493.09 1984773.56 746.62 26.94 725.69 1985815.07 794.54 20.53 421.67 1986888.71 860.46 28.25 798.20 1987952.89 925.16 27.73 768.94 19881065.48 1023.38 42.10 1772.07 19891105.83 1081.10 24.73 611.76 19901177.79 1148.78 29.01 841.47 19911224.50 1201.78 22.72 515.99 19921305.11 1274.11 31.00 960.85 19931376.55 1345.82 30.73 944.41 结论比较各个取值的均方差可以看出，当=0.7时，均方差最小，因此，用平滑系数=0.7进行预测，结果比较准确。运用三次指数平滑法对2010年社会生产总值进行预测：预测结果如下表.表.三次指数平滑社会生产总值预测结果根据（式）（式）代入进行计算得第章年客货运量预测客运量预测客运量与总人口和社会生产总值的线性相关性判断1. 客运量与总人口相关性规划区客运量与总人口历史数据表所示表规划区客运量与总人口数据年份总人口/万人年客运量/万人19803318.81027919813354.31090019823393.11154919833396.21209019843410.41263019853426.41333019863446.51411219873479.01502619883516.51614619893557.41727719903603.81816519913625.71896619923723.22062319933755.021600根据表做出散点图和趋势线如下图1所示图3.1年客运量与总人口散点图和趋势线2. 客运量与社会生产总值相关性规划区客运量与社会生产总值历史数据表3所示表2规划区客运量与总人口数据年份社会生产总值/亿元年客运量/万人1980718.90102791981753.87109001982806.94115491983876.33120901984917.75126301985975.271333019861060.031411219871146.101502619881239.321614619891337.451727719901403.321816519911478.411896619921592.722062319931715.5521600根据表做出散点图和趋势线如下图2所示图3.2年客运量与总人口散点图和趋势线结论由上图可知，年客运量与总人口和社会生产总值有强正相关性。因此选用二元线性回归模型。客运量预测过程应用软件进行二元线性回归预测结果如下：表3.3线性回归年份总人口/万人X1社会生产总值/亿元X2年客运量/万吨Y19803318.8 718.910279-131.65-413.7400 -4412.6419813354.3 753.8710900-96.15-378.7700 -3791.6419823393.1 806.9411549-57.35-325.7000 -3142.6419833396.2 876.3312090-54.25-256.3100 -2601.6419843410.4 917.7512630-40.05-214.8900 -2061.6419853426.4 975.2713330-24.05-157.3700 -1361.6419863446.5 1060.0314112-3.95-72.6100 -579.64319873479.0 1146.11502628.5513.4600 334.357119883516.5 1239.321614666.05106.6800 1454.35719893557.4 1337.4517277106.95204.8100 2585.35719903603.8 1403.3218165153.35270.6800 3473.35719913625.7 1478.4118966175.25345.7700 4274.35719923723.2 1592.7220623272.75460.0800 5931.35719933755.0 1715.5521600304.55582.9100 6908.357平均值3500.51144.4315192（）2（）2（）*（）（）*（）L1(）*(）L2（）217331.72 171180.79 54468.87 580924.43 1825686.86 -4412.64 19471417.01 9244.82 143466.71 36418.74 364566.46 1436160.57 -3791.64 14376555.58 3289.02 106080.49 18678.90 180230.57 1023558.78 -3142.64 9876204.15 2943.06 65694.82 13904.82 141139.13 666827.08 -2601.64 6768545.57 1604.00 46177.71 8606.34 82568.80 443026.43 -2061.64 4250371.28 578.40 24765.32 3784.75 32747.51 214281.74 -1361.64 1854071.28 15.60 5272.21 286.81 2289.59 42087.87 -579.64 335985.85 815.10 181.17 384.28 9545.90 4500.45 334.36 111794.70 4362.60 11380.62 7046.21 96060.29 155150.82 1454.36 2115154.69 11438.30 41947.14 21904.43 276503.95 529507.00 2585.36 6684071.54 23516.22 73267.66 41508.78 532639.32 940168.31 3473.36 12064209.82 30712.56 119556.89 60596.19 749081.09 1477944.47 4274.36 18270128.96 74392.56 211673.61 125486.82 1617777.66 2728898.79 5931.36 35180997.52 92750.70 339784.07 177525.24 2103940.17 4026950.46 6908.36 47725398.37 以上二元线性回归经过离散系数检验、相关系数检验、判定系数检验、t检验等，符合二元线性回归模型，可以用此模型进行预测。 货运量预测表3.4原始数据年份社会生产总值/亿元工农业总产值/亿元年货运量/万吨1980718.9594.34 162501981753.87606.31 167001982806.94642.79 171701983876.33705.97 174201984917.75773.56 186601985975.27815.07 1901519861060.03888.71 2032119871146.1952.89 2143519881239.321065.48 2256619891337.451105.83 2347019901403.321177.79 2438319911478.411224.50 2541419921592.721305.11 2647019931715.551376.55 27893货运量与社会生产总值和工农业总产值的线性相关性判断1货运量与社会生产总值相关性规划区客运量与总人口历史数据表5所示表5规划区货运量与社会生产总值数据年份社会生产总值/亿元年货运量/万吨1980718.9162501981753.87167001982806.94171701983876.33174201984917.75186601985975.271901519861060.032032119871146.12143519881239.322256619891337.452347019901403.322438319911478.412541419921592.722647019931715.5527893根据表5做出散点图和趋势线如下图3.3所示图3.3年货运量与社会生产总值散点图和趋势线3. 货运量与工农业总产值表6规划区货运量与工农业总产值数据年份工农业总产值/亿元年货运量/万吨1980594.34 162501981606.31 167001982642.79 171701983705.97 174201984773.56 186601985815.07 190151986888.71 203211987952.89 2143519881065.48 2256619891105.83 2347019901177.79 2438319911224.50 2541419921305.11 2647019931376.55 27893根据表6做出散点图和趋势线如下表所示图3.4年货运量与工农业生产总值散点图和趋势线结论由上图可知，年货运量与社会生产总值和工农业总产值有强正相关性。因此选用二元线性回归模型。货运量预测过程应用软件进行二元线性回归预测结果如下：表3.7线性回归分析年份总人口/万人X1社会生产总值/亿元X2年货运量/万吨Y1980718.9594.3416250-413.74 -341.01 -3976.21 1981753.87606.3116700-378.77 -329.04 -3526.21 1982806.94642.7917170-325.70 -292.56 -3056.21 1983876.33705.9717420-256.31 -229.38 -2806.21 1984917.75773.5618660-214.89 -161.79 -1566.21 1985975.27815.0719015-157.37 -120.28 -1211.21 19861060.03888.7120321-72.61 -46.64 94.79 19871146.1952.892143513.46 17.54 1208.79 19881239.321065.4822566106.68 130.13 2339.79 19891337.451105.8323470204.81 170.48 3243.79 19901403.321177.7924383270.68 242.44 4156.79 19911478.411224.525414345.77 289.15 5187.79 19921592.721305.1126470460.08 369.76 6243.79 19931715.551376.5527893582.91 441.20 7666.79 平均值1144.43945.3521226.21429（）2（）2（）*（）（）*（）L1(）*(）L2（）2171180.79 116287.82 141089.48 1645117.13 1355927.37 -3976.21 15810280.08 143466.71 108267.32 124630.48 1335622.56 1160264.14 -3526.21 12434187.22 106080.49 85591.35 95286.79 995407.60 894124.80 -3056.21 9340445.79 65694.82 52615.18 58792.39 719259.69 643688.45 -2806.21 7874838.64 46177.71 26176.00 34767.05 336562.87 253397.12 -1566.21 2453027.20 24765.32 14467.28 18928.46 190608.12 145684.34 -1211.21 1467040.06 5272.21 2175.29 3386.53 -6882.70 -4421.01 94.79 8984.33 181.17 307.65 236.09 16270.31 21202.18 1208.79 1461162.89 11380.62 16933.82 13882.27 249608.80 304476.87 2339.79 5474597.17 41947.14 29063.43 34916.01 664360.63 553001.32 3243.79 10522145.73 73267.66 58777.15 65623.66 1125159.92 1007772.17 4156.79 17278867.44 以上二元线性回归经过离散系数检验、相关系数检验、判定系数检验、t检验等，符合二元线性回归模型，可以用此模型进行预测。第章2010年交通发生量与吸引量的预测41 原始数据表4.1黑龙江省基年各大区间公路旅客运输流表（年） 单位：万人终点起点123456789101112131415总计总计450919041937212951812011828473466502252667512698942120447哈尔滨24483721016398761150467119039431843918松花江95114525200360253881802580牡丹江1711841204110102200261916鸡西4012118201651927100110032099七台河7511219225018819000107646双鸭山37144519970578310110031663佳木斯74124213518184310610131061288鹤岗13112511633345000001526伊春3910301353722011714449黑河1700000101379175704431齐齐哈尔82301003014222774890582524大庆12010110010151915568010391绥化4456110043151531205762051493大兴安岭130000000033068219126省外138433751211118898166211397表4.2黑龙江省基年各大区间公路货物运输流表（年） 单位：万吨终点起点123456789101112131415总计总计5942116519082149940914271863162690332501263189199119425593哈尔滨4190551745536301331418020811930349855276923松花江313438721018411331810048876牡丹江56815704453164102860711794鸡西357721411218396811013330181889七台河2516610541652177410580020312324双鸭山18024455684331401030121091佳木斯8341916132418751572534640331483鹤岗1643100370421470313015884伊春655112166236111132014382黑河131000011234172306278齐市547132000161432723722761523206大庆240134401882654604751526831134绥化2411064326040253519610480521668大兴安岭720000000014412772607294641省外295511272451243143479152964010381020同时已知2010年客运量和货运量的预测值： 66030.455万人、62633.27万辆。4.2 预测方法的选择及确定预测值1，公路客运的发生量和吸引量，将各路径上的客运量折算成车辆：轿车（4人）、微型客车（7人）、轻型客车（20人）、中型客车（40人）、大型客车（55人），所承担客运量的概率分别按0.5、10、30、49.5、10计算，满载系数为0.8。计算公式:折算车辆=（2010年的客运量的预测值*各种车型所占的百分）/（人数*满载系数吸引量车辆数加和折算成轿车微型客车轻型客车中型客车大型客车产生量吸引量14.56407166.4465174.7688144.184321.1841452.8404521.14786.1499270.284873.7990460.884218.945338298.195220.06336.2565171.5029775.0781261.939459.100378221.4503223.87746.8766778.5905182.5200468.0790310.00243242.6013246.06871.6731419.121620.0776816.564092.43365874.6643459.870163.8792344.3340646.5507638.404385.642516192.2087138.81095.9044467.4793170.8532858.453968.588276148.8664211.27931.5277917.4604618.3334815.125122.2222460.794854.669091.5051817.2020618.0621614.901282.18935351.8951853.860031.6214618.5309719.4575216.052452.35848749.8147558.020898.1589893.2454997.9077680.773911.86761291.7226291.95372.1802524.9171426.16321.584483.17127345.1915778.016144.0988746.8442349.1864440.578815.961993172.5601146.67030.297163.3961143.565922.9418840.43223314.5630110.633311.3598315.5409116.3179613.462321.97793545.8850548.658962，公路货运的发生量和吸引量，将各路径上的货运量折算成车辆：微型货车（0.5吨）、轻型货车（2.5吨）、中型货车（5吨）、重型货车（14吨），所承担的货运量的概率分别按5%、10%、50%、35%计算，满载系数为0.98. 计算公式:折算车辆=（2010年的货运量的预测值*各种车型所占的百分）/（吨数*满载系数）3，产生量和吸引量的车辆数加和客运产生量货运产生量产生量加和客运吸引量货运吸引量吸引量加和452.84044404.8634857.703521.14783780.6874301.835298.195557.3681855.5631220.0633741.2487961.312221.45031141.4591362.909223.87741213.9941437.871242.60131201.9051444.506246.06871367.3331613.40274.664341478.681553.34459.87016598.0891657.9593192.2087694.1651886.3738138.8109581.5462720.3571148.8664943.5811092.447211.27931729.3681940.64760.7948562.4583623.253154.66909401.4832456.152351.89518243.0532294.948453.86003398.3019452.161949.81475176.8817226.696558.02089574.5473632.5682291.72262039.8662331.589291.95372067.8612359.81545.19157720.8882766.079878.01614803.6027881.6188第5章 2010年的交通量分布预测 根据上一章2010年客货运量折算成车辆的预测值，利用双约束重力模型进行交通量分布预测。51 双约束重力模型的介绍同时因进行约束系数和列约束系数的引力模型叫做双约束引力模型。公式：Tij=KiKjOiDjRij-Ki=(KjDjRij-)-1Kj=(KiOiRij-)-152 阻抗的确定应用AUTO CAD 以及TRANS CAD根据已知黑龙江省第一层次公路网建设规划示意图，求出各节点间的最短路径，如下表所示：最短路径表节点哈尔滨牡丹江鸡西七台河双鸭山佳木斯鹤岗伊春黑河齐市大庆绥化哈尔滨0.00176.26264.83290.67255.33216.29256.19196.78338.02194.11107.0975.61牡丹江176.260.0096.91132.83244.26205.23245.12313.40511.76367.86280.84249.36鸡西264.8396.910.0038.90150.33111.30151.19219.47600.33456.43369.40337.92七台河290.67132.8338.900.00117.1678.13118.03186.30626.17482.27395.24313.06双鸭山255.33244.26150.33117.160.0042.7882.68150.96590.83446.92359.90277.71佳木斯216.29205.23111.3078.1342.780.0043.65111.92551.79407.89320.86238.68鹤岗256.19245.12151.19118.0382.6843.650.0076.66591.69447.79360.76203.41伊春196.78313.40219.47186.30150.96111.9276.660.00532.28388.38301.36131.72黑河338.02511.76600.33626.17590.83551.79591.69532.280.00399.44312.41411.11齐市194.11367.86456.43482.27446.92407.89447.79388.38399.440.0093.2826