客流调查与预测课件.pptx

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1、1一、随车调查第1页/共38页2第2页/共38页3第3页/共38页4二、驻站调查第4页/共38页5第5页/共38页6第6页/共38页7三、问讯调查第7页/共38页8第8页/共38页9v填表调查填表调查用于了解职工、居民、大型活动时出行者的出行动态及其规律。调查对象：单位职工小区居民文体场馆第9页/共38页10v填表调查填表调查(1)单位调查v按单位的地域分布，上门做填表调查。v定期寄送上门，定期收回，再按地区或路段范围加以统计汇总。表229 单位职工人数及上下班时间调查表第10页/共38页11第11页/共38页12(2)文体场馆调查 基础调查：v每天演出场次和入、散场时间；v最大容纳量(或席位

2、数)、平均上座率等。节假日调查：v节假日活动安排和观众预计，预测观众的数量、活动时间、对附近公共交通线站的影响等。第12页/共38页13居民调查：v户信息：住址、户人口数量、交通工具拥有情况、收入等。v个人信息：年龄、性别、职业、工作地点等。v出行信息：每次出行的目的、时间、交通方式、路径等。第13页/共38页14相关链接：厦门，居民出行调查，抽样家庭约3万户，调查人口约8万人，平均抽样率为3%。调查范围覆盖厦门六区，对象为本市6岁以上的居民，包括户籍人口和暂住人口（居住1个月以上）。调查内容包括：家庭信息、个人信息、出行信息第14页/共38页15第三节第三节 客流预测客流预测v客流预测的分类

3、v客流量资料的获取v客流预测方法及其选取第15页/共38页16v客流预测的分类客流预测的分类v短期预测(13年);v中期预测(510年)v长期预测(15年以上)。第16页/共38页17相关链接：深圳大运会客流预测大运会期间，深圳市将接待1.6万名运动员、裁判员及随行人员，1万多名记者，3千多名赞助商，3千多名官员、贵宾以及每天10万名以上的观众。服务大运会赛区的3条公交快线E5：龙岗汽车总站-科学馆站 E6：龙东汽车站-福田交通枢纽E7：龙岗中心-宝安中心地铁3号线：益田站龙岗双龙站。第17页/共38页18客流预测过程第18页/共38页19客流量资料的获取客流调查随车调查，问询调查，月票调查，

4、填表调查随车调查，问询调查，月票调查，填表调查历年资料第19页/共38页20v客流预测方法客流预测方法第20页/共38页21（一）定量分析法时间序列法时间序列法：19921992、19931993、19941994因果分析法因果分析法：经济、人口、面积：经济、人口、面积经验估计法经验估计法第21页/共38页22假设预测变量的变化会同样延续到未来。直线趋势法曲线趋势法指数平滑法时间序列法平均速度趋势外推法第22页/共38页23直线趋势法确定参数误差检验最小二乘法曲线趋势法确定模型第23页/共38页24直线趋势法直线趋势法第24页/共38页25曲线趋势法曲线趋势法v每期以相同的增长速度增减变化v指

5、数曲线型第25页/共38页26若每期增长绝对数相同，则符合抛物线型。第26页/共38页27 用最小二乘法计算出a,b,c。第27页/共38页28平均速度趋势外推法平均速度趋势外推法v将历年客运量发展的速度平均化，并按平均发展速度推算未来若干年客运量。第28页/共38页29第29页/共38页30指数平滑法指数平滑法v是对平均速度增长法的改进，应用较为广泛。v一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑。v：平滑系数。根据过去的预测值与实际值比较而定。差额大则值应取大一些，差额小则取小一些。通常在0.10.3之间。第30页/共38页31指数平滑法指数平滑法v举例说明：某公共汽车公司2000年全市的客远

6、景预测值为12亿人次，2000年全年实际客运量为11.82亿人次；依此预测2001年客运量(取=0.3)。第31页/共38页32城市常住人口总数公共汽车车辆总数确定参数检验，确定模型相关分析法城市生产总值公共汽车公共汽车客运量客运量一元线性回归多元线性回归第32页/共38页33v经验估计法经验估计法依靠预测人员的经验和分析能力，根据所掌握的信息，对未来客流状况作出估计。用于缺乏比较准确的客流数据时，或者客流出现某种难以用数量揭示的偶然性波动时。第33页/共38页34（二）定性分析法德尔菲法 （头脑风暴法）第34页/共38页35v预测方法的选择预测方法的选择短期预测：一般用短期预测：一般用平均速度外推法，指数平滑平均速度外推法，指数平滑法；法；中、长期预测：一般用中、长期预测：一般用直线直线/曲线趋势法。曲线趋势法。若历史资料不完整，一般采用若历史资料不完整，一般采用经验估计法。经验估计法。若要分析其它因素对客运量的影响，一般用若要分析其它因素对客运量的影响，一般用因因果分析法。果分析法。第35页/共38页36第36页/共38页37第37页/共38页38感谢您的观看。第38页/共38页