汽車運輸調查與運輸量預測

汽車運輸調查與運輸量預測第一頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日第一節(jié)貨(客)流分析一、運輸對象概念及類型1﹑貨物的種類及特性（1）按照貨物的裝卸方法，可以將貨物分為：①記件貨物；（有一定的重量、形狀、體積）②堆積貨物；（按體積或重量來計量）③罐裝貨物；（汽車車身必須具有專用裝置）第二頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日第一節(jié)貨(客)流分析一、運輸對象概念及類型1﹑貨物的種類及特性（2）按照貨物的運輸和保管條件，可以將貨物分為：①普通貨物；②特種貨物；（特大、長型、沉重、危險、易腐）第三頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日第一節(jié)貨(客)流分析一、運輸對象概念及類型1﹑貨物的種類及特性（3）按照貨物的運輸批量，可以將貨物分為：①小批貨物；（品種多、批量小、不穩(wěn)定、輕微型汽車）②大批貨物：（裝卸地點不變、大型運輸、裝卸機械）第四頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日第一節(jié)貨(客)流分析一、運輸對象概念及類型2﹑旅客的種類及特性(1)按旅客的乘車距離不同，可以將旅客分為：①長途旅客；（舒適、準點，對運輸組織要求高）②短途旅客；（乘距短、頻次高、客流的時間、地理分布不均勻）(2)按旅客出行的目的不同，可以將旅客分為：①通勤乘客；②通學乘客；③公務乘客；④商（事）務乘客；⑤生活乘客；⑥旅游乘客；第五頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日第一節(jié)貨(客)流分析一、運輸對象概念及類型2﹑旅客的種類及特性(3)按旅客是否包租車輛，可將旅客分為：①團體旅客；（直達運輸、統一結算、規(guī)定旅游線路）②零散旅客；（人數不多、地點各異）第六頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日第一節(jié)貨(客)流分析二、貨流及其分布1﹑貨流的概念與特征貨物在運輸線路上有目的的運動，便構成了貨流。包括五大要素，即貨物的類別、數量、方向、距離和時間。貨流的基本表示方法包括路段貨物流量和流向。第七頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日二、貨流及其分布2﹑貨流圖及其功能貨流圖用于表示一定時期內沿某運輸線路貨流特征的圖像，叫做貨流圖。貨流圖的主要功能可以幫助運輸企業(yè)更好地組織汽車貨運和安排生產計劃：確定各路段或整個運輸線路上的各類貨物總的貨運量、貨物周轉量；確定所需車輛類型和數量；按貨流方向組織車輛的運行線路；確定裝卸站的工作能力等。第八頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日貨流圖的繪制從貨物起運點開始，以道路軸線為橫坐標。按比例給出各貨運點間的距離，再將不同種別構成的貨物數量按一定比例，用不同符號(或顏色)標在縱坐標上。同時，將同一方向的貨流表示在橫坐標的一側(如上方)．而將相反方向的貨流表示在另一側(如下方)。這樣便得出一個表明不同貨物種別構成的流向和流量的貨流圖。貨流圖上每一矩形的面積表示了每種貨物的周轉量。第九頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日第十頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日二、貨流及其分布3﹑貨流的分布規(guī)律（1）貨流的不平衡性。包括貨流沿流動方向和沿時間流動的不平衡性。貨流的方向不平衡性，系指貨流在運輸線路上下兩個方向的貨流量不相等。這種不平衡的程度可用回運系數進行度量?；剡\系數(rd)指運量較小方向的貨流量(Qmin)與運量較大方向的貨流量(Qmax)之比。（備注）即：第十一頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日二、貨流及其分布3﹑貨流的分布規(guī)律貨流的時間不平衡性，系指貨流在不同時間的貨流量不相等。這種不平衡的程度可用波動系數進行度里。波動系數(rt)指全年運量最大季節(jié)(或月份)的貨流(Qma)與全年平均季度(或月份)貨流量(Qm)之比。即：第十二頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日二、貨流及其分布(2)貨流的分布規(guī)律。系指貨流在其起、終點的發(fā)運量或運達量沿某段時間內的分布特征。選擇貨物流量（如以貨物批量計）作為隨機變量，則貨流按運輸時間的分布規(guī)律大體包括以下三種類型：①離散型分布。如果貨流量是離散型的隨機數，則對同類貨流來說，基本可按泊松分布處理，即在時間t內貨物批量數為n個的概率Pn(t)為：式中：入t---單位時間貨物批量的均值。當上式中的入t值很大時(即入t＞10)，泊松分布將近似于正態(tài)分布，此時貨物批量將近似為連續(xù)型隨機變量。第十三頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日二、貨流及其分布②連續(xù)型分布。如果貨流量是連續(xù)型隨機變量，則它多服從或近似服從正態(tài)分布。此時隨機變量的概率密度函數f（x）為：而隨機變量x落在區(qū)間(x1，x2)的概率為：式中：x，x-----分別表示隨機變量及其均值；

?-----隨機變量x分布的標準差。第十四頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日二、貨流及其分布第十五頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日二、貨流及其分布③混合型分布。如果貨流量x兼有連續(xù)和離散兩種特性，則其服從混合型分布。此時，隨機變量x的概率密度f（x）為：式中：Po(t)------在時間t內不發(fā)生貨流量的概率；1-Po(t)——在時間t內發(fā)生貨流量的概率；δ(x)——脈沖函數，即：x=0處為無窮大，其余處為零f1（x）——x為連續(xù)型隨機變量的概率密度函數。正確掌握貨流的分布規(guī)律，是合理選擇運輸車輛與組織運輸所必須的一項重要準備工作。第十六頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日三、客流及其分布客流旅(乘)客按其出行需要沿著道路(公路)作有目的的移動，便形成客流。客流包括類別、流量、流向、流時及運距五大要素?？土饕部梢杂每土髁亢土飨騺肀硎?。第十七頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日三、客流及其分布第十八頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日三、客流及其分布客流在地區(qū)、方向和在時間上的分布極不平衡，主要表現為客運量或者客運需要的不均勻性。其中客流沿運輸時間及運輸方向分布的不均勻性，又稱作客流分布的波動性。1﹑客流的地區(qū)分布為了度量城市客流的這種不平衡(不均勻)程度，常采用以下兩個指標：(1)路段不均勻系數(Ksi)。(2)站點不均勻系數(Kcj)。第十九頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日1﹑客流的地區(qū)分布(1)路段不均勻系數(Ksi)。指統計期內營運線路某路段客流量(Q”i)與該營運線路各路段平均客流量(Q”)之比，用以評價客流沿路段分布的不均勻程度。通常，將Ksi＞1的路段稱作客流高峰路段。當Ksi值較高（大于1.3-1.5）時，應采取諸如加開區(qū)間車等措施以改進運輸服務質量。第二十頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日1﹑客流的地區(qū)分布(2)站點不均勻系數(Kcj)。指統計期內營運線路某停車站乘客集散量(Qcj)與各停車站平均集散量(Qc)之比，用以評價客流沿營運線路各站點的不均勻程度。一般當Kcj較高時（大于1.4－2.0），可以開設只在這類站點停靠的營運快車，以緩和這類站點乘客上下車的擁擠程度和及時疏散滯留在這類站點的乘客。第二十一頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日2﹑客流的方向分布客流沿運輸方向的分布，表現在長期和短期時間上的規(guī)律差別很大。（長期平衡，短期不平衡）為了評價客流在方向分行上的不均勻程度，通常采用方向不均勻系數(Ka)這一指標。其定義是統計期內營運線路最大的單向客運量(Qa)與平均單向客運量(Qa)之比，即：第二十二頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日3﹑客流的時間分布為了評價客流時間分布的不均勻性。常采用以下三種指標：(1)小時不均勻系數（Kti）。指營運線路日營運時間內，某一小時的客運量（Qti）與平均每小時客運量(Qt)之比、用以表示客流沿日營運時間內各小時分布的不均勻程度。第二十三頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日3﹑客流的時間分布（2）日不均勻系數（Kdi）。指統計期內某日客運量(Qdi)與平均日客運量(Qd)之比。(3)月不均勻系數(Kri)。

指—年內某月客運量(Qri)與平均每月客運量(Q)r之比，即：通常，1．0〈Krmax〈2．0，其中一般情況下，Krmax較小，而在游覽旺季、春節(jié)期間時較高。第二十四頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日運輸需要沿運輸時間、方向及區(qū)域分布的波動性，統稱為沿時間、空間分布的不均勻性。運輸服務供給必須根據運輸需要的變化而調整。第二十五頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日第二節(jié)汽車運輸調查例：城市在輕軌工程立項以前就必須進行可行性論證，其中很重要的一個過程就是旅客運輸量調查。第二十六頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日汽車運輸調查的主要內容主要包括：汽車貨運調查

汽車客運調查。毛澤東與調查1927《湖南農民運動調查報告》1930毛澤東在《反對本本主義》：“你對于那個問題沒有調查，就停止你對于某個問題的發(fā)言權”1931《關于調查人口和土地狀況的通知》“一，不做調查沒有發(fā)言權。二、不做正確的調查同樣沒有發(fā)言權”。第二十七頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日(一)貨運調查1﹑貨流起訖點調查：系指對貨物發(fā)生與吸收地點分析、貨物流向與流量的調查，通常稱為OD調查（OriginDestinationSurvey)OD調查的主要項目包括：·貨物種類、數量及流向·貨流起訖點及其地理位位置·貨流按時間及空間分布·貨物裝卸、途中保管地點及分布·貨物運輸需用運輸工具或車輛類型通過OD調查，了解貨運需求情況據以合理規(guī)劃運輸網點及組織貨運服務。第二十八頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日(一)貨運調查2﹑貨運車輛出行調查：系指對貨運車輛出行起、訖地點的調查。調查的主要項目包括：

·車型、核定載重量、牌照號、車主

·起、訖地點名稱以及經過的路段

·裝載貨物種類及重量

·出發(fā)時間與到達時間

·載重里程與空車里程

·車輛總行程及總運次數調查貨運車輛出行情況，了解營運服務區(qū)域內貨運供求信息，改進服務質量、編制道路規(guī)劃、加強管理都需要。第二十九頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日(二)客運調查系指對客運服務區(qū)域內客運動態(tài)特征的調查，主要包括客運需求調查和客運服務調查。1.客運需求調查：客運需求目的，需求地點分布以及需求數量等狀況的調查。通過本項調查，得到服務區(qū)域居民的出行方式、通過路線、出行目的、換乘地點、出行時間及客流量等主要資料。是否增設線路，比如：工學院---鼓樓，線路車輛數配置、發(fā)收車時間。第三十頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日(二)客運調查（1）客運需求地點分布調查的主要調查項目有：·被調查者性別、年齡、職業(yè)、工作單位·被調查者住址(出發(fā)地)與目的地·被調查者乘車前步行時間、路程長度·被調查者換乘次數、換乘地點、換乘的運輸工具、各次換乘所需時間·被調查者到達終點站后步行至單位所需的時間、路程長度·被調查者出家到工作(學習)地點需用的總時間(分鐘)第三十一頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日(二)客運調查（2）客運需求量調查。調查項目主要有：

·被調查者的社會人口統計特征(如性別、年齡、社會單位或居住區(qū)域、家庭情況、文化程度、職業(yè)等)

·晝夜間的出行情況(出行目的、出發(fā)地點、到達地點、出行方式、出行時間、所經路線等)第三十二頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日(二)客運調查2．客運服務調查：了解客運服務現狀滿足客運需求程度的調查，包括乘行調查、客流量調查和滿載率調查。(1)乘行調查。即乘客沿線乘行起訖點調查。獲取下述資料：某線路各停車站間對應客運量、各路段(斷面)客流量、各停車站點乘客集散量、路段或路線的車輛滿載情況以及客流沿不同乘行方向的分布等。第三十三頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日2．客運服務調查(2)客流量調查。即線路客流調查，通常不調查乘客沿線乘行對應起終點，用以改進城市客運某一環(huán)節(jié)的運輸服務工作。此項調查通常與前項調查結合進行。(3)滿載率調查。即對客運網或某一路段的車輛利用程度的調查。為方便調查，通常在各停車站駐站進行，將車輛滿載率劃分為幾檔(如半滿座、滿座、有站位、滿載、不能再上乘客等)，調查人員目測后，在調查表相應滿載率欄目處做好記錄。第三十四頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日汽車運輸調查的形式與方法汽車運輸調查常用的調查形式及其特點有：（1）詢訪調查；（適用于單線調查或個案調查）（2）路旁調查；（直接、快速、難配合）（3）站點調查；（同上）（4）跟車調查；（同上）（5）巡視調查；（快速、費低、不夠深入）第三十五頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日汽車運輸調查的形式與方法選擇好調查方法也是保證調查工作能否順利展開和保證調查質量的重要因素。現代調查理論提供了多種調查方法。第三十六頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日第三十七頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日第三節(jié)汽車運輸量預測運輸預測就是在運輸調查基礎上，利用科學方法和手段，對運輸預測對象的未來狀態(tài)作出判斷。運輸預測的對象一般包括運輸需要(通常以運量和周轉運，即運輸量為代表)、運力、運輸結構、交通科技、運輸市場競爭、運價等。但以運輸需要的預測為汽車運輸預測的重點。第三十八頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日第三節(jié)汽車運輸量預測預測方法大體可分為兩大類：定性預測方法；定量預測方法。兩類預測分法常常應結合使用，即定量預測必須接受定性預測的指導，否則容易導致定量方法的濫用。事物發(fā)展的規(guī)律：相關性、連續(xù)性。因果關系模型、時間序列模型第三十九頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日一、定性預測方法定性預測主要依據調查研究，采用少量數據和自觀材料，預測人員再利用白己的知識和經驗，從而對預測對象作出預測。定性預測方法主要用于對預測對象的未來性質、發(fā)展趨勢和發(fā)展轉折點進行預測，適合于缺乏充分數據的預測場合。定性預測最常用的方法是德爾菲(DelPhi)法。第四十頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日一、定性預測方法德爾菲(DelPhi)法。預測過程大體包括：

①由預測主持人將需要預測的問題一一擬出，然后將這些問題連同本次預測活動的目的、意義等背景材料，一并寄給預測專家；②預測專家各自獨立地回答各個預測問題，并將答案回寄給被預測主持人；③預測主持人對收集的專家意見匯總、分類和整理，將那些專家意見相差較大的問題冉抽個來，附上幾種典型意見請專家進行第二輪預測；④重復上述過程，直到專家的意見趨向一致或更加集中在一、兩種意見上為止。以上述專家的最終意見作為預測結果。遵循：匿名性、反饋性、收斂性。第四十一頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日第四十二頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日二、定量預測方法定量預測方法是依據必要的統計資料，借用一定的數學模型，對預測對象的未來狀態(tài)和性質進行定量測算的方法的總稱。常用的定量預測方法有：1﹑指數平滑法2﹑回歸分析法3、馬爾可夫分析法4﹑彈性系數法5﹑單元預測法6﹑增長率統計法7、類比算法8、細分集成法第四十三頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日1﹑指數平滑法指數平滑法的原理就是通過對歷史觀察值進行加權處理，平滑掉部分隨機信息觀察值的表現趨勢，建立一定模型，據此對預測對象作出預測。依靠預測對象的歷史觀察值趨勢，指數平滑法的數學模型包括以下三種：(1)水平趨勢模型；(2)線性趨勢模型；(3)二次曲線模型。第四十四頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日(1)水平趨勢模型YT+L——未來第L期的預測值T——歷史觀察值最后一期的時間代號ST——一次平滑值α——加權系數（視觀察值變化情況而定）第四十五頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日(2)線性趨勢模型L——預測期限的長度ST（2）——第T期的二次平滑值將水平趨勢中的1次平滑值再次進行平滑第四十六頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日(3)二次曲線模型將1次、2次平滑值再次平滑第四十七頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日2﹑回歸分析法回歸分析是最常用的預測模型之一。通常情況下，只選用（準）一元線性回歸模型。其模型的標準形式為：X——自變量（影響因素）Y——因變量（預測對象）A、B——回歸系數，由左式確定一元線性回歸比較簡單，但預測精度受限，主要用于中短期預測。多元線性回歸較復雜，預測精度較高，常用于中長期預測。第四十八頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日2﹑回歸分析法模型建立后，必須對模型進行檢驗。檢驗的目的是用于證實自變量X和因變量Y之間的線性關系。只有經檢驗合格的模型，方可用于實際預測。這種檢驗常通過計算相關系數R去進行，即：上述R值必須大于相關系數的查表值R。(根據某一置信水平α和原始觀察值組數n，去查相關系數檢驗表，表中的觀察值n’比實際觀察值數目n少2，即n’=n-2)。在R＞R。時，R越高表明線性回歸的程度越高。（相關表格見概率統計類書籍）第四十九頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日上述模型建立后，如果知道自變量在預測期的取值(設為Xt)，那么該期的預測值Yt，便可用下式計算：根據上式確定的預測值，通常叫做預測值的點估計。一般而言，只確定點估計是不夠的，還應該確定在一定置信水平下的置信區(qū)間。這一區(qū)間的范圍由下式確定：Tα/2（n），Zα/2——T分布、正態(tài)分布的查表值α——置信水平S。由左式確定預測值落在由上式所確定區(qū)間的概率為100(1一α)％第五十頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日例題。第五十一頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日3.馬爾可夫分析法馬爾可夫分析法是利用某一變量的現在狀態(tài)和動向，去預測該變量未來狀態(tài)和動向的一種預測方法。在汽車運輸預測中，該方法常用于預測客運量。馬爾可夫過程的特性（無后效性）：設變量X的取值具有無后效性，即X在下期(記為Tn+1)所處的狀態(tài)只與其目前(即當期，記為Tn)的狀態(tài)有關．而與它以前的狀態(tài)無關，這一特性及過程稱為馬爾可夫鏈。第五十二頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日馬爾可夫分析法的建模過程：變量X在Tn處于狀態(tài)i．而在下一期(Tn+1)處于狀態(tài)j的概率，Pij，表示變量x從狀態(tài)i經過一步轉移而達到狀態(tài)j的轉移概率。若變量Xn(表示變量x在第n期)的可能值共有m種狀態(tài)，每種狀態(tài)下變量x經一步轉移后處于這m種狀態(tài)中的某一種狀態(tài)的概率為Pij，那么將全部的Pij可排列為矩陣P：第五十三頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日若變量X在Tn時處于狀態(tài)i、但經k步(k＞2)轉移到達狀態(tài)j，則稱這種轉移的可能性為k步轉移概率。記為：同樣。Xn在各種可能狀態(tài)k步轉移至各種狀態(tài)的概率，也可記為矩陣Pij（k），即：可以證明矩陣Pij（k）與矩陣P存在如下關系：即k步轉移概率矩陣等于一步轉移概率矩陣的k次冪。第五十四頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日若變量X各種可能狀態(tài)的初始分布為(P1，P2．…，Pm)，經k步轉移后，其各種可能狀態(tài)的分布即為（P1(k)，P2(k)…，Pm(k)），那么這兩種分布之間存在：（P1(k)，P2(k)…，Pm(k)）=(Pl，P2，…，Pm)(Pij(k))因而有：k第五十五頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日因此，如果變量x狀態(tài)變化符合馬爾可夫鏈，且知道它的初始分布及各種狀態(tài)之間的一步轉移概率，那么就可以確加經k步轉移后各種狀態(tài)的分布了。例題：第五十六頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期日例題：某城市居民在某年的各種出行方式的分布為：乘公共汽車者占19．2％，騎自行車者點13．8％．步行者占56％，乘用其它交通工具者占11％。如果下一年度人們出行方式按以下情況變化：

原乘公共汽車者，將有91