摘 要

近年来，随着我国经济的高速发展与城市化化进程的加快，许多城市出现了交通拥堵、道路短缺、环境污染、土地不足等问题。城市交通规划是解决这些交通问题的重要手段，而城市公交客运量预测是城市交通规划的关键环节，其主要职能在于通过对交通区的社会经济活动及交通活动现状的分析研究，建立预测模型推断未来该地区的交通规划数据，并使该数据成为评价未来交通状况的基础，且其预测结果的精确度将直接影响城市交通规划的合理性。

本文以石家庄市公交客运量为预测对象，在了解石家庄市公交客运量发展现状及存在问题的基础上，分析石家庄市公交客运量的影响因素，分别为城市发展规模、经济发展水平和客运方式结构。依据各影响因素的特征，确定各因素的特征指标，本文共采用八个特征指标，分别是全市人口、公交线路长度、城市道路长度、城市道路面积、全市生产总值、全市在岗职工平均工资、公交车营运车辆数、出租车拥有量，进行各特征指标的关联度分析，根据关联度序确定各影响因素对石家庄市客运公共交通需求的影响程度。依据影响因素建立多元线性回归预测模型，并建立灰色系统模型与指数曲线模型，进行各模型的精度检验，最终应用组合预测模型对石家庄市2020年、2025年、2030年三个时间节点的公交客运量进行预测。结果显示到2030年石家庄市公交客运量将为2.58亿人次，客流将分流到轨道交通上。最后得出本文的研究结论，提出在今后预测工作中需要改善的地方。

关键词：公交客运量；多元线性回归模型；灰色系统模型；指数曲线模型；组合预测模型

Abstract

In recent years, with the rapid development of the economy and the acceleration of urbanization, a lot of cities have experienced problems such as traffic congestion, road shortages, environmental pollution, and land shortages. Urban transport planning is an important means to solve these traffic problems, and the forecast of demand for public transport of urban passenger transport is a key part of urban transport planning. Through the analysis of the social economic activities in the transport area and the traffic status, its function mainly lies in the establishment of a prediction model to infer the transport planning data of the transport area in the future, and makes this data the basis for evaluating future traffic conditions, and the accuracy of its predictions will directly influence the rationality of urban transportation planning.

This paper takes Shijiazhuang public passenger transport demand as the forecast object. Based on the understanding of the public traffic status and problems, the factors affecting the demand for bus passenger transport in Shijiazhuang City are analyzed, which are the scale of urban development, economic development and passenger mode structure. Based on the characteristics of each influencing factor, eight characteristic indicators are used. They are the population of the city, the length of bus lines, the length of city roads, the area of urban roads, the city's gross value of production, and the average salary of all the employees in the city, the number of buses operating, the number of taxis owned. Then it makes the correlation analysis of each characteristic index to ensure the degree of influence of each influencing factor on the traffic demand of public passenger transportation in Shijiazhuang City according to the order of relevance. And multiple linear regression prediction was established based on the influencing factors. A gray system model and an exponential curve model are also set up, and there is an accuracy test of each model.Then this paper forecasts the bus passenger volume of Shijiazhuang City in 2020,2025,2030 three time nodes.The results show that the bus passenger volume will cross 258 million passengers and the passenger flow will be diverted to the rail transit.Finally, this paper comes to the conclusion of this study and puts forward the place that needs to improve in the future forecast work.

Key words: Bus passenger volume; Multiple linear regression model; Grey system model; Exponential curve model; Combined prediction model

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究综述 1

1.2.1 交通需求预测模型发展阶段综述 1

1.2.2 交通需求预测研究现状综述 2

1.2.3 研究内容综述 2

1.3 研究技术路线 3

第2章 石家庄市公交客运发展现状与趋势 4

2.1 公交客运发展现状 4

2.1.1 城市道路网布局 4

2.1.2 交通基础设施 4

2.2 公交客运发展存在问题 5

2.3 公交客运发展趋势 6

第3章 石家庄市公交客运量影响因素分析 7

3.1 城市发展规模 7

3.2 经济发展水平 7

3.3 客运方式结构 7

3.4 政府环保政策 8

3.5 公交客运量与各因素的关联度分析 8

3.5.1 数学原理 8

3.5.2 计算步骤及计算结果 9

3.5.3 优势分析 12

第4章 石家庄市公交客运量预测模型构建 13

4.1 多元线性回归模型 13

4.1.1 模型构建 13

4.1.2模型检验 14

4.2 灰色系统模型 17

4.2.1 灰色系统模型构建原理 17

4.2.2 灰色系统模型构建及检验 19

4.3 指数曲线模型 21

4.3.1 模型构建 21

4.3.2 模型检验 22

第5章 石家庄市公交客运量组合预测 25

5.1 组合预测模型分析 25

5.1.1 组合预测模型原理 25

5.1.2 组合预测模型分类 25

5.1.3 组合预测模型权重的确定 26

5.2 基于组合预测模型的石家庄市公交客运量预测 26

5.2.1 权重系数的确定 26

5.2.2 公交客运量的预测 27

第6章 结论与展望 29

6.1 研究结论 29

6.2 展望 29

参考文献 31

致 谢 33

第1章 绪论

1.1 研究背景

交通是连接城市的重要纽带，也是为城市发展运送人流、物流的重要通道，作为城市发展的主要动力，交通对生产要素的流动、城镇体系的发展有着决定性的影响，对城市发展起着重要的引导作用。近年来，随着中国经济的高速发展与城市化进程的加快，我国许多城市出现了交通拥堵、道路短缺、环境污染等现象。究其原因，这些现象的背后实质是交通需求与交通供应的不平衡，且为供不应求。加之伴随着人们收入水平的提高和城市内私家车保有量的增加，交通需求不仅没有在量上得到满足，更是对交通服务水平提出了更高要求。城市交通规划是解决这些问题的重要手段，即经过调查分析，预测未来道路交通需求，有计划地引导交通的一系列行动的展开，包括交通运输基础设施建设发展的规划、交通运输组织管理的规划、生产经营的规划等，而城市公交客运量预测是城市交通规划的一重要环节，预测结果的精确度将直接影响城市交通规划的合理性与科学性。因此，进行科学的城市公交客运量预测是城市交通规划的需要，进而规划出与城市发展进程相适应的交通系统。

公共交通是城市交通的重要组成部分，提高公共交通在城市客运总量中的分担比例，是解决道路拥堵等城市交通问题的重要途径。随着国家确立“公交优先”发展战略，各城市政府积极采取各种方针政策，加大对城市公共交通的支持力度，而这一系列措施的背后，是以科学的城市交通规划和精准的公交客运量预测数据为依据的。因此，城市公交客运量预测是政府进行交通管理的重要依据，有利于改善道路拥堵等交通问题，完善交通基础设施，提高服务水平，促进城市交通可持续发展^[1]。

石家庄市一直存在环境污染的问题，雾霾尤其严重。为了改善环境，减少汽车尾气排放，且缓解交通压力，石家庄市需要大力发展公共交通。科学预测石家庄市公交客运量对科学发展公共交通，合理分配资源有重要意义，此外也有利于提高公交利用效率和服务水平，提高公交出行比例，减少私家车出行和改善环境，促进石家庄市可持续发展。

1.2 研究综述

1.2.1 交通需求预测模型发展阶段综述

交通需求预测模型发展历程按时间先后顺序可分为以下四个阶段：

Lowry模型（1964年）^[2]，其核心假设是地区和城市增长是基础部门扩张的函数，基础部门的就业引发了其他两部门即服务部门的就业和家庭部门的增长。将被研究地区划分为若干的小区间，试图描述和预测人们的行为在这些区间的空间分布。该模型是最早的土地利用交通模型之一，是后来的土地交通模型的基础。

Hutchuinson模型^[3]，主要分析人口和就业岗位，分为人口分布模型，就业岗位分布模型，交通需求分布模型。

LOTO模型^[4]，由香港蔡宇略博士于80年代初提出，该模型能够与城市高密度布局和经济快速发展等特征相适应，是用于城市土地利用交通规划优化的一项技术。

“四阶段”模型^[5]，分为交通生成，交通分布，交通方式划分和交通分配四个模块，在目前城市交通规划中应用广泛。

1.2.2 交通需求预测研究现状综述

交通需求预测的发展已长达半个多世纪，20世纪五六十年代产生了集结模型，70年代初期产生非集结模型，并在70年代后期有所发展。80年代初期，交通需求预测开始将人的行为视为连续的活动过程，即行为链并进行模拟。80年代后期，许多国家推广各种交通规划软件，交通需求预测发展取得一系列优异成绩。

国外交通需求预测技术起步较早，现已形成较多成熟理论。现在国外交通需求预测方法整体可分为两类方式。一类是集结模型，此模型系统首先将数据以交通小区为单位求平均值，然后用所得平均值数据进行模型的标定，“四阶段”模型就属于此类方式。 另一类是非集结模型，该模型试图对作为交通行为决策单位的个人是否进行交通出行、去何处、利用何种交通方式、选择哪条路径等问题进行分析，对出行者在可能的选择枝中如何选择进行模型化，然后将每个人的选择结果求和，从而求得交通需求总量^[6]。

我国交通需求预测研究起步较晚，在国内交通理论与实践发展的要求下，以借鉴外国已成熟的理论为主，又受国际最新发展趋势的影响，规划实践大体借鉴国外六、七十年代的交通规划模式，规划理论研究体现为国外理论的引进和面向实践的研究。近年来，在公共交通需求预测模型的理论研究方面，众多学者做出了有益的尝试，并取得一些列成果，研究城市交通方式结构及其影响因素，提出实用的公共交通预测方法成为该领域研究的重要方向。目前，中国城市交通规划开始进入借鉴研究与本土研究结合，模型方法与思想方法结合，“硬件”规划与“软件”规划结合的发展转变期^[1]。

1.2.3 研究内容综述

本文以各大城市存在的交通问题和城市交通规划为研究背景，将石家庄市公交客运量作为预测对象。目前石家庄市公共交通主要有公交与地铁两种方式，由于地铁开通时间短，线路少且长度短，且地铁建设尚属于规划阶段，对于地铁产生的转移运量与诱增运量，本文在预测中不予考虑。

我国现在应用较广泛的城市交通需求预测模型是“四阶段”模型，即以居民出行调查为基础，由交通生成、交通分布、交通方式划分和交通分配四个阶段组成。这种方法通用性较强，但其中的OD调查是交通调查中最复杂的一种综合性调查，需要动用较多的人力和资金，且需要较长的时间^[7]。因此本文不采用此方法进行预测，主要运用多元线性回归模型、灰色系统模型、指数曲线模型和组合预测模型进行预测。

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