汽车客运站工程建设项目可行性研究报告

Y?ax2?bx?c

以上各模型中，b、c代表模型的截距；a为常数。Y为运输量，x为时间量。模型的可靠性用相关系数R2来检验，该值越接近1，表明拟合度越高。

2、灰色预测GM(1,1)模型

灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授在20世纪80年代初提出的处理不完全信息的一种新理论，该理论应用关联度收敛原理、生成数、灰导数等观点和方法建立微分方程模型。近年来，灰色预测在诸多领域（包括交通需求预测）都有较好的应用。

灰色预测模型的基本形式为GM(m,h)，表示h个变量的m阶微分方程，GM（1，1）表示一阶单个变量的微分方程，是最常用的灰色预测模型，本次适站量预测应用灰色模型的预测公式为：

bx(0)t?1?(1?e?)(x(0)1?)e??tu

式中：

t——时间周期序号，t＝0，1，2??n；

x(0)t?1——第t?1周期的预测值；

?、b——待估参数，其计算公式如下：

???T?1T?(X?X)XY?b???

?1(1)?(1)?x.11?x2..........?2???1??x(1)2?x(1)3..........?x(0)2?1??X??2?(0)??.......?..........?..........??x3?..Y????..?..??1(1)?(1)??(0)??xn?1?xn......1???2? ?xn?? 其中：

??????x(0)1，x(0)2?x(0)n为运输量的时间序列，x(1)n为x(0)n的一次累加序列。

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kx(k)??x(0)(k)(1)i?1k?1，2，?n

GM（1，1）模型的检验采用后验差比值C及小误差概率p。

3、指数平滑法 三次指数平滑模型：

?t?T?at?btT?ctT2y

式中参数at，bt，ct由下式确定：

??(1)(2)(3)a?3S?3S?Sttt?t???(1)(2)(3)??b?(6?5?)S?2(5?4?)S?(4?3?)S?tttt2??2(1??)???2?S(1)?2St(2)?St(3)??ct?2?t?2(1??)?? 式中：

St(1)、St(2)、St(3)——分别代表时刻t的第一次、第二次和第三次指数平滑值；

?——平滑系数，一般取值范围为0.01～0.3。

应用以上预测方法分别对##市长途和短途适站量进行预测，预测结果见下表。

表2-7 ##市适站量预测结果表 单位：万人次 类别 预测方法 乘幂回归 长途 适站 量 灰色模型 指数平滑法 乘幂回归 短途 适站 量 灰色模型 指数平滑法 数学模型 2010年 196.6 189.8 196.8 227.2 216.5 210.6 2015年 236.7 228.5 234.8 285.7 263.9 264.7 2020年 272.8 275.0 285.4 340.5 321.7 333.3 y?39.543?x0.6077 y?112.963?e0.0371t y?0.253x2?4.308x?175.553 y?31.324?x0.7508 y?124.367?e0.0396x y?0.291x2?7.04x?177.754

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4、适站量预测结果

上述几种方法都是采用定量预测的形式对公路客运适站量进行预测。定量预测有其科学性、延续性的一面，但同时也存在着无法对突发事件做出反应、无法体现政策的改变对客运量影响的缺点。因此本次##市客运适站量预测将结合上述三种方法的预测结果并加以定性分析，最终确定出特征年的公路客运适站量。

近年来，随着江苏省沿海和沿江产业带开发，##城市建设逐步推进，沿江港口产业稳步发展，与区域内外的联系进一步加强。社会经济的发展必然推动公路客运需求的增加。

鉴于以上对##市公路客运发展趋势的分析，结合定量预测结果，最终确定##市区未来特征年公路客运适站量如下表所示。

表2-8 ##市区公路客运适站量预测结果

特征年 2010年 2015年 2020年 长途适站量（万人） 194.4 233.3 277.7 短途适站量（万人） 218.1 271.4 331.8 全市合计（万人） 412.5 504.7 609.5 2.5.4分方向适站量预测

分方向适站量预测主要是根据##市客运场站现状分方向发送量比例，分析交通运输发展趋势、居民出行特征的改变等对未来特征年分方向发送量比例的影响，确定出未来特征年的分方向发送量比例，最终结合适站量预测结果得出分方向适站量。

1、分方向适站量现状

根据现状##汽车客运站提供的最近一年的旅客发送量数据，通过分析计算，得出##市公路客运场站现状分班线旅客发送量比例，如下表所示。

表2-9 ##市公路客运站分班线发送量表

班线类型 省际班线 市际班线 县际班线 农公班线 合计 向北方向 向南方向 向北方向 向南方向 向北方向 向南方向 旅客发送量（万人） 24.6 38.1 54.8 2.7 58.9 18.2 138.8 336.2 比例 7.3% 11.3% 16.3% 0.8% 17.5% 5.4% 41.3% 100.0% 22

图2.17 ##分班方向客发送量比例示意图

由表2-9和图2.17的数据可以看出，农公班线旅客客流的比例最大，占到46.7％，其中向南方向农公班线旅客客流比例为41.3%；其次是市际班线旅客比例为27.6%，其中主要往苏南经济相对发达的地；再次是县际班线旅客比例为18.3%，其中发往南方向旅客占17.54%；省际班线旅客比例仅占7.3%。通过分析前述数据得出以下结论：300公里以上的远距离班次则较少，省际班线主要以浙江、上海和山东方向为主；市际班线主要与苏南地区联系相对紧密；县际班线主要与南通市区联系较为紧密；农公班线主要向南方向，这与##市区在市域中的位置基本相符。 2、分方向适站量预测

研究区域是一个正在蓬勃发展的现代化新兴工业城市，其发展潜力是巨大的，交通运输业具有很大的发展空间。##市处于沿海和沿江产业发展轴交汇处，因此研究区域的旅客长途出行以往北部山东和南部经济发达地区为主，同时受铁路建设的影响，长途出行需求增长将区域缓慢，总体呈上升趋势，但所占比例将有所下降；由于##市本身经济发展加快，人们生活水平提高，县际班线和农公班线短途客流量将稳步增长，所占比例将有所增加。

综合以上分析以及研究区域的经济发展趋势和交通基础设施的建设水平，确定未来特征##市公路客运场站分班线类别旅客发送量如下表所示。

表2-10 ##市公路客运场站分班线类别适站量预测结果

班线类型 省际班线 市际班线 县际班线 农公班线 合计 向北方向 向南方向 向北方向 向南方向 向北方向 向南方向 旅客发送量 2010年 29.7 45.8 68.1 4.1 72.2 22.3 170.4 412.5 2015年 32.8 54.5 82.3 6.6 92.4 27.8 208.4 504.7 2020年 35.4 64.0 99.3 9.8 116.4 32.9 251.7 609.5 图2.18 ##市预测客流分班线类别比例结果示意图

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