简介:摘要空中交通需求量预测是空中交通流量管理的重要部分,目的是为空中交通流量管理提供依据。做好对空中交通需求量的预测,可以提高空中交通管理部门的运行效率和管理效率。本文主要介绍了交通需求量预测的重要性。
简介:摘要目的探讨时序预测模型中的差分自回归滑动平均(ARIMA)和自回归(AR)模型在预测广州市急救调度日出车数量方面的价值。方法采用Matlab仿真软件对广州市2021年1月1日至2021年12月31日的急救调度出车记录分析计算日出车数量时间序列,对该序列进行时序预测模型辨识,得到ARIMA(1,1,1)、AR(4)以及AR(7)模型,利用这些模型对日出车数量做出预测拟合。ARIMA(1,1,1)模型将数据分为训练集和测试集,参数运算采用Prony方法,预测拟合未来的出车数量;AR(4)和AR(7)模型采用均匀系数,预测当天出车数量。结果ARIMA(1,1,1)、AR(4)以及AR(7)都可以实现对日出车数量的有效预测,ARIMA(1,1,1)的预测拟合误差随着预测时间的延长下降。两个月内的急救调度日出车量预测拟合平均绝对百分比误差(MAPE)低于6%,结果基本都位于95%置信区间内,利用模型的残差分析验证了模型显著有效。结论ARIMA模型可以对两个月内的急救调度日出车量做长期预测拟合,AR模型可以对急救调度日出车量做短期有效预测。
简介:摘要针对腹地经济发展和物流业发展现状,首先以蚌埠市历年公路货运量统计数据为基础,采取多种预测方法对特征年公路货运量进行预测;以2011年蚌埠市公路货运站场货运需求量占公路货运量比例为基础,分析今后公路货运发展趋势,预测其所占市场份额的变化,结合预测的公路货运量,预测得到特征年蚌埠市公路货运站场货运需求量;根据该项目的功能定位,确定该项目的站场吞吐量。
简介:空中交通需求量预测是空中交通流量管理的重要部分,目的是为空中交通流量管理提供依据。做好对空中交通需求量的预测,可以提高空中交通管理部门的运行效率和管理效率。本文主要介绍了交通需求量预测的相关概念,交通需求量预测的重要性及各种方法,并将其与民航实际情况相联系,运用到空中交通需求量预测中,主要运用了交通需求量预测方法中的四阶段预测法,将用来进行整体预测的四阶段预测法深入细化,运用到具体的空中交通需求量预测实例中。通过实例计算表明,四阶段法用于空中交通需求量预测中是有效的。