付 宇 / 重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院
交通量生成預(yù)測(cè)研究
付宇 / 重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院
為了更好的制定相關(guān)措施政策,國(guó)家要對(duì)將來(lái)時(shí)段的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,其中,交通生成量預(yù)測(cè)在交通范圍內(nèi)顯得尤為重要。本文首先介紹了何為交通量預(yù)測(cè)、影響因素,接著提出了一種較為普遍的方法—原單位法,通過(guò)列出函數(shù)模型,找到影響因子,建立了其計(jì)算模型,之后使用重慶南川區(qū)作為案例進(jìn)行預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)分析,表明,此方法可較為準(zhǔn)確的對(duì)短期將來(lái)年份交通生成量進(jìn)行預(yù)測(cè)。
交通規(guī)劃; 預(yù)測(cè)交通量; 原單位法; 影響因子;評(píng)價(jià)分析
交通量生成預(yù)測(cè),是交通其他數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、可信度高低的基礎(chǔ)。關(guān)于怎樣做好交通量生成預(yù)測(cè),目前,國(guó)內(nèi)外在區(qū)域交通量預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域的研究還不夠深入,大多數(shù)均采用最基礎(chǔ)的方式進(jìn)行預(yù)測(cè),使得預(yù)測(cè)值與實(shí)際值總有多多少少的偏差。針對(duì)此問(wèn)題,本組以原單位法為基礎(chǔ),著手于多影響因素因子方式進(jìn)行交通量生成預(yù)測(cè),使得預(yù)測(cè)值更加準(zhǔn)確、實(shí)用。
1.1交通量預(yù)測(cè)模型
交通生成量是利用資料調(diào)查與分析的成果建立各種預(yù)測(cè)模型,并運(yùn)用這些模型預(yù)測(cè)規(guī)劃區(qū)域未來(lái)交通需求狀況,其目的是為交通系統(tǒng)的規(guī)劃、評(píng)價(jià)提高依據(jù)。其中包括:
集計(jì)模型,是目前交通預(yù)測(cè)中常用的一種模型,其基本思想是將集合區(qū)的出行作為研究對(duì)象;
非集計(jì)模型,著眼于研究出行者個(gè)體的出行行為。
1.2交通量預(yù)測(cè)方法
1.原單位法(生成率法):常用來(lái)做交通生成總量預(yù)測(cè)
2.交叉分類法(Category analysis)
3.回歸分析法(regression models)
4.時(shí)間序列法
5.彈性系數(shù)法(增長(zhǎng)率法)
本文章采用原單位法進(jìn)行區(qū)域交通量預(yù)測(cè)。
2.1確定原單位預(yù)測(cè)值:
本文章采用增長(zhǎng)率法確定交通生成原單位,但影響原單位因素很多,通過(guò)對(duì)大量預(yù)測(cè)模型比較及經(jīng)驗(yàn)分析,最終確定將:人口、平均收入、汽車保有量、土地面積,四項(xiàng)作為預(yù)測(cè)的影響因子。
3.1基礎(chǔ)資料收集:
確定將要對(duì)某地區(qū)進(jìn)行交通量生成預(yù)測(cè)后,應(yīng)確定預(yù)測(cè)基年及預(yù)測(cè)年,查閱年鑒或與相關(guān)部門聯(lián)系,取得基年該地區(qū)人口、土地面積、平均收入、汽車保有量資料。
3.2影響因子重要度確定
雖已將人口、平均收入、汽車保有量、土地面積四項(xiàng)作為預(yù)測(cè)的影響因子,但不同項(xiàng)對(duì)交通量生成所影響比率不同,故應(yīng)根據(jù)現(xiàn)有基礎(chǔ)資料和最小二乘法算出回歸系數(shù),即各因子所影響比例,確定重要度。
3.3預(yù)測(cè)公式
設(shè)基年交通生成總量α,四項(xiàng)影響因子數(shù)據(jù)為X1,X2,X3,X4,所占比例分別為B1,B2,B3,B4;預(yù)測(cè)年交通生成總量β,影響因子數(shù)據(jù)為Y1,Y2,Y3,Y4,如下表所示

表1
預(yù)測(cè)年交通生成總量:

4.1預(yù)測(cè)區(qū)域
南川區(qū),中國(guó)重慶市下轄的一個(gè)市轄區(qū),因南江之源而名南川。南川位于重慶南部,處渝黔、渝湘經(jīng)濟(jì)帶交匯點(diǎn),南川境內(nèi)多山,地形以山為主。
4.2資料統(tǒng)計(jì)
將2009年作為基年,2019年作為預(yù)測(cè)年。通過(guò)查找重慶市南川區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒,將四項(xiàng)影響因子篩選并列出,如表2

表2
4.3影響因子重要度確定
以1為單位,根據(jù)基礎(chǔ)資料和最小二乘法算出回歸系數(shù)算出四個(gè)影響因子所占比例如下表

表3
4.4影響因子數(shù)值確定
本文章以人口預(yù)測(cè)為例,其余可類推。
根據(jù)南川區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒可獲得2002-2009年基礎(chǔ)總?cè)丝跀?shù),如下表:

表4 (單位:萬(wàn)人)
由回歸方程的擬合曲線可知預(yù)測(cè)公式如下圖所示,其實(shí)x表示年份,y表示南川區(qū)的人口數(shù),R表示置信度,R2的值越接近1,表明多項(xiàng)式曲線的擬合程度越好,反之,R2的值越接近0,擬合程度越差。

圖 1
通過(guò)所得出擬合方程,得出2019年南川區(qū)預(yù)測(cè)人口為111.6萬(wàn)人。
同理,得出其他三項(xiàng)預(yù)測(cè)值,圖表5所示

表5 (2019年)
4.4預(yù)測(cè)年交通量
基年交通生成量α=414027(人次/年)將現(xiàn)有資料整理,得出下表:

表6
根據(jù)公式:預(yù)測(cè)年交通生成總量

得出預(yù)測(cè)年2019交通生成總量:

完成交通量預(yù)測(cè)。
通過(guò)原單位法預(yù)測(cè)得出結(jié)果后,要對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,以來(lái)判斷該方法或選用次四項(xiàng)影響因子是否準(zhǔn)確。我們通過(guò)時(shí)間序列法對(duì)預(yù)測(cè)年交通生成量進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)調(diào)查數(shù)據(jù)得出2004-2009年南川區(qū)交通生成量如下表所示

表5 (人次/年)
根據(jù)大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和多元回歸分析法得到2019年南川區(qū)交通生成量491938(人次/年)。
回歸分析法原理為按照時(shí)間序列預(yù)測(cè)交通增長(zhǎng),是一種較為簡(jiǎn)單但較為科學(xué)的預(yù)測(cè)方法(無(wú)重大變故情況下),通過(guò)兩種方法比較可以看出,期預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)相差不大,故我們認(rèn)為此次評(píng)價(jià)方法可行。
原單位法可以對(duì)交通量、運(yùn)輸量、交通事故等交通數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),且是一種較為可取、普遍的方法,可作為相關(guān)規(guī)劃部門預(yù)測(cè)方法。
通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)量進(jìn)行分析,找出影響因子、確定其重要度,獲取基年數(shù)據(jù),即可按照所列公式進(jìn)行預(yù)測(cè)。其中,如何確定影響因子及其所占比重則顯得尤為重要,可以采用其他已進(jìn)行預(yù)測(cè)的相同水平級(jí)城市做參考。這也是本文章未能進(jìn)行詳細(xì)分析的不足之處,望有待改進(jìn)。
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付宇(1995-),男,河北石家莊人,重慶交通大學(xué),本科,交通工程。