四川省公路客運量組合預測

摘 要：采用GM（1，1）、三次指數平滑法和多元線性回歸，建立三種不同的四川省公路客運量單項預測模型。在此基礎上，建立誘導有序加權平均組合預測模型。通過兩個誤差指標值的比較，說明組合預測方法的優越性。準確合理地推測未來公路客運量，有助于相關部門從整體上掌握未來公路旅客的需求，從而更合理地制定規劃。

關鍵詞：GM（1，1）;指數平滑法;多元回歸模型;預測方法;客運量

中圖分類號：F540.31? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2019）12-0056-02

引言

公路客運是現代化客運主要方式之一，在社會發展過程中發揮了支持經濟發展，推動社會進步的巨大作用。公路客運需求受人口、經濟、出行偏好及運輸成本等諸多因素的影響，公路客運需求預測的準確性直接影響交通規劃的正確性，準確合理地推測未來公路客運量，有助于相關部門從整體上把握公路旅客需求，制定總體規劃。本文利用組合預測模型，對四川省公路客運量進行預測。

一、單項預測模型

1.灰色GM（1，1）模型。灰色GM（1，1）預測模型為：

2.季節指數修正的三次指數平滑預測模型。根據四川省公路客運量2014—2017年季度數據，得三次指數平滑預測模型如下：

y16+L=21 236-1 305L-37.8L2

四川省2018年各季度公路客運量預測值分別為19 893萬人、18 475萬人、16 981萬人、15 412萬人。利用季節指數修正預測值，修正后2018年四川省公路客運量為71 272萬人。

3.多元線性回歸預測模型。綜合參考國內外的研究現狀，根據實際需求，選取了以下相關因素指標：私人汽車、來四川省旅游的游客總人數、人均GDP、人口總量、人均可支配收入和城市化率。采用灰色關聯分析法對四川省公路客運量以及相關因素指標進行關聯分析，與四川省公路客運量有較強關聯性的指標有四川省人均GDP、四川省私人汽車擁有量、四川省人口總量。這3個指標與四川省公路客運量的關聯度均大于0.8，因此采用它們作為預測模型的指標。

設定x1代表四川省私人汽車擁有量，x2代表四川省人均GDP，x3代表四川省人口總量。回歸預測方程為：

y=-4 134 965-373x1-0.36x2+551x3

通過計算，2018年四川省公路客運量預測值為66 654萬人。

二、組合預測模型

最優化模型為：

分別計算三種單項預測模型和誘導有序加權平均組合預測模型在四川省公路客運量的兩個誤差評價指標，結果（見下表）。

結語

通過兩個誤差評價指標的比較，可以看出組合預測方法預測效果較好。根據預測可知，四川省公路客運量將會出現持續減少的趨勢。公路客運企業和客運線路經營者面臨困境，必須采取改善措施，轉型升級，如發展城鄉公交，開辟新的短途線路，與旅游景區、學校合作等措施。

參考文獻：

[1]? 鄧聚龍.灰理論基礎[M].武漢：華中科技大學出版社，2002：218-220.

[2]? 王洋.基于三次指數平滑法在成都市生產總值預測中的應用研究[J].經濟研究導刊，2016，（31）：87-89.

[3]? 潘紅宇.時間序列分析[M].北京：對外經濟貿易大學出版社，2006：39-42.

[4]? 胡凡.公路客運量預測方法對比分析[D].長春：長春工業大學，2015.

[5]? 王洋，王詠.基于組合預測模型在成都市房價預測中的應用研究[J].佛山科學技術學院學報：自然科學版，2017，（7）：28-30.

[6]? 陳華友.基于IOWA算子的組合預測[J].預測，2003，（6）：61-65.