公交客运量的时间序列预测模型

为公交规划科学合理的进行,建立公交客运量时间序列预测模型.通过对公交客运量影响因素进行分析,选取市区人口数、从业人员数、在校学生数、工业生产总值、职工年平均工资、公交车辆数、运营线路数等7个指标自变量,利用指数平滑法对自变量进行预测;在对自变量进行相关分析及因子分析的基础上,建立prais-winsten AR(1)自回归时间序列模型对公交客运总量进行预测;采用ARMA模型对哈尔滨市各分区公交客流量进行了拟合和预测.结果表明:所建立的时间序列预测模型预测效果良好,验证了模型的有效性和准确性.

基于量子神经网络的公交客运量预测

为了对公交线路客运量进行有效预测,以便制定线路运营计划、合理规划运营线路和优化公交运营调度,通过分析公交客运量数据特性,提出一种基于量子神经网络的公交客运量预测模型,并在训练过程中动态调整量子间隔,以响应公交客流数据的强随机性。实验结果表明,该预测模型能够较好地适应公交客运数据的特性,相对误差低于10%,且预测精度较BP神经网络有显著提高。

西安市公交客运量的回归分析预测研究

公交客运量的预测研究是非常重要的工作,根据西安市公交运量的相关数据,应用多元回归方法对西安市公交客运量进行预测分析,来确定未来某一时段的客运量,为西安公交网络规划提供决策依据。

我国城市公交客运量的关联分析

城市公交客运量关联分析,对制定城市公交规划、提高公交企业管理水平和服务质量、缓解我国大城市"乘车难"问题,有着十分重要的意义。同时,通过关联分析,可知影响我国城市公交客运量的前三位优势因素分别是公交年行驶里程、公交车船数、公交线路总长度。

基于回归分析的大连市公交客运量预测

论文选择回归分析法预测大连市区公交客运量,并从预测值的差异程度和模型拟合程度两方面分析预测方法的合理性,最后对至2020年之前的大连市公交客运量进行预测。

城市公交客运量预测的线性测量误差模型

现有城市公交客运量的预测方法并没有考虑到原始数据的测量误差,为了弥补这种缺陷,以某市1998～2007年城市公交年客运量及该市的职工人数、居民零售额和职工收入作为原始数据,建立了城市公交客运量预测的线性测量误差模型,并对该市2008年、2009年、2010年的公交客运量进行了预测.通过与实际值的对比,结果表明,线性测量误差模型的预测精度相对较高,其预测结果可以为城市公交客运量规划提供依据.

济南市公交客运量下降的原因分析与应对策略

近年来,如国内许多城市一样,济南市公交客运量呈现逐步下降趋势。本文从公交客运环境的变化入手,对公交客运量下降的原因做出了分析,并提出了提升公交客运量的应对策略。

我国城市公交客运量的关联分析方法

本文首次介绍了城市公交客运量关联分析原理方法,并对武汉市公交客运量进行了关联分析,给出了一些重要结果和结论;文中还介绍了有关的微机程序和程序流程图。

2000年上海市区公交客运量预测

众所周知,上海市区人口数逐年上升,上海市区公交乘客人次数亦逐年增加。那么市区人口数与上海市区公交乘客数之间是否存在显著的线性相关关系。若存在。

城市公交客运量预测

随着经济的发展,同时也带来了城市公交客运流量的增大,目前许多城市客流量的预测精度不高,城市公交已无法完全满足人们出行的需要。文章针对城市公交客流量预测精度不足的难题,从城市公交客流量历史数据的特征分析入手,通过灰色马尔科夫预测模型,预测城市公交客流量变化趋势,提高城市公交的客运效率。通过实际工程应用的数据表明:该模型能在短期内较好的预测城市公交客流量变化趋势,提高了城市公交客运的各项服务指标。

单双号限行40天,郑州公交客运量破亿

2018年11月21日至12月31日期间,郑州四环区域内实行机动车单双号限行措施。郑州公交科学灵活制定作业计划,进一步加大运力投放,加密运营车次,延长线路运营时间,全力保障市民出行。郑州公交限行期间有136条线路延长了运营时间,四环内所有公交线路末班发车时间均延长至21:00。限行期间郑州公交总客运量达10612.4万人次,日均客运量达258.8万人次,较限行前增长19.5%;日均投入5.6万车次。

基于随机波动条件的公交客运量预测模型

针对传统的灰色GM(1,1)预测模型在预测公交客运量中存在误差过大的问题,结合公交客运量随机波动的显著特征,通过对残差序列进行再处理,构造新的数据序列,构建GM(1,1)改进预测模型对公交客运量进行预测,并应用于某城市的2条公交线路客运量预测。结果表明:随机波动条件下的GM(1,1)改进预测模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模后预测的公交客运量的平均相对误差分别为4.9%和5.3%,明显优于传统GM(1,1)模型预测的公交客运量的平均相对误差7.5%和7.45%;相对误差最大值分别降低了4.68%和2.99%。

广西城市公交车客运量持续下降原因分析及对策建议

文章结合广西城市公交客运量下降现状,分析主要问题及其成因,并借鉴先进经验提出了广西城市公交客运发展对策,为各地改善公交车服务水平提供参考。

城市公共交通客运量统计预测模型的研究

本文以北京市为例,对影响城市公共交通客运量的因素进行了分析与筛选,建立了城市公交客运量的预测模型,并应用于北京市,取得了较满意的结果,为城建部门的规划和管理提供了重要的依据。

新形势下城市公交高质量转型发展浅谈

近年来,受疫情以及地铁、网约出租、共享单车、共享电单车、私家车等多样化出行方式飞速发展影响,城市(地面)公交企业都经历了“痛苦”的严冬,资金紧张、经营困难、市场冲击、主业下滑成了城市公交发展中的共性问题。一方面,传统公交行业受到巨大冲击,客运量呈断崖式下跌,以西安为例,2022年全年公交客运量5.25亿人次,较2019年的13.25亿人次,下降60.38%;公共交通系统内市场份额由2019年的48.43%降至2022年的33.33%。

亳州公交:公交出行需求持续攀升

2024年第一季度,亳州公交客运量达605.2万人次,同比上升9.65%,连续4年保持上升趋势,越来越多的市民选择公交出行。公交保障更有力度。为确保春运、假期前后客流高峰时段乘客的顺利出行,亳州公交提前对安全、运营、服务等方面的工作整体部署,根据不同峰段的乘客出行需求,合理制定出相应的公交保障方案,通过加强运营保障、安全保障,强化便民服务等措施,确保市民平安、有序、便捷出行。

公交“运营与经营”双轨融合发展浅谈——关于城市公交可持续、高质量发展的思考

公交与地铁构成了市民群众公共交通出行的两大服务主体,随着城市化的发展进程,地铁客运量超过地面公交客运量已是大势所趋。城市地铁成网运营,公交出行方式多元化,城市地面公交如何可持续发展?在长久思考和实践后,昆明公交集团从公交“运营”中看到了企业“经营”的融合发展之道,在新发展时期,立足公交行业特点,以市场为导向,坚持“引进来”与“走出去”相结合战略,积极转变思路,在需求中找市场,在市场中强服务,在服务中练技能,最终要从“保障型”向“服务型”蜕变,从“被动式”向“响应式”转变,从“单一性”向“复合性”提升,实现“运营”与“经营”双轨融合发展,掌握市场核心竞争力,焕发企业的勃勃生机,促进企业可持续发展。

推动公交可持续高质量发展的实践和思考

近年来,受新冠疫情以及轨道、网约车、共享单车等多种城市交通方式快速发展等影响,城市公交客运量持续下降,公交企业普遍经营困难。一方面,城市公交是为社会公众提供基本出行服务的公益性事业,是关系人民群众“衣食住行”的重大民生工程;另一方面,作为提供城市公交运输服务的交通运输企业,要提升自身运营效率。

北京公交地面客流下降原因与抑制措施

北京公交集团是以城市地面公共交通客运为主业的大型公共交通企业。截至2016年底,北京公交集团共有员工99956人,客运车辆21651辆,运营线路1020条。2016年集团公共电汽车行驶里程12.76亿公里,客运量35.27亿人次。近年来,受地铁快速发展、互联网大巴和共享单车等出行方式的影响,北京公交集团客流大幅下降,客运量从2009年的49.66亿人次下降至2016年的35.27亿人次，下降了28．98％，客运市场占比也由2009年的75．32％降到了2016年的47．98％。