城市客运出租车拥有量预测模型构建与求解算法研究

【摘要】城市化作为当今世界发展的潮流，在促进城市快速发展的同时，也使城市居民产生了更多的出行需求，而且人们对出行的要求越来越高，城市客运出租车作为城市公共交通系统的特殊部分，其灵活、方便、快捷等特点，在居民生活中起了积极作用。然而，最近几年城市客运出租车的快速发展，虽然消化了一部分的居民出行量，也满足了多数居民对出行质量的要求，但是，也给城市客运交通系统增添了新的难题和挑战。目前国内部分城市由于对出租车数量的控制不当，都出现了不同程度的出租车需求不足或供大于求的现象，随之而来的居民出行需求不能满足或交通拥堵、环境污染、资源浪费等一系列问题也越来越严重。许多城市都认识到了问题的严重性，在推行公交优先的政策下，对客运出租车的管理也普遍受到重视，因此城市客运出租车的拥有量成为关注的焦点。论文以有效缓解城市客运出租车拥有量问题为主要研究内容，来确保城市客运出租车行业的可持续发展。通过调查研究发现，国内在对城市客运出租车拥有量进行研究确定时没有考虑城市的具体经济发展状况以及相应的政策影响，本文在研究城市客运出租车拥有量的发展规律时，首先根据非政策年份的客运出租车发展样本对受政策影响年份的客运出租车拥有量进行修正，排除政策因素的影响，然后通过改进的BP神经网络，对城市客运出租车拥有量在非政策影响因素下的发展规律进行建模研究，最后结合城市发展现状，对城市客运出租车规模做出合理规划。本文以长春市为研究对象，通过大量参考文献及相关调查研究，对长春市历年来出租车的发展及相关影响因素进行分析，将政策影响年份的客运出租车拥有量进行修正，建立模型，并在此基础上给长春市客运出租车发展提出建议。论文分六章对城市客运出租车拥有量进行分析研究，各章的主要内容如下：第一章，介绍论文研究背景以及研究目的、意义，详细分析国内外客运出租车拥有量预测方法的研究现状，并确定论文的主要研究内容和技术路线。第二章，对出租车的含义进行论述，指出论文的研究对象，然后将国内城市出租车行业的发展历史分为三个阶段进行介绍，以及对城市客运出租车的运营模式与管理体制进行简要介绍，并对城市客运出租车在城市中的功能和定位进行论述，结合现状分析提出客运出租车发展趋势。第三章，对城市客运出租车拥有量的影响因素进行归纳分析，详细介绍各影响因素对客运出租车拥有量的影响结果，并确定可替代的指标参数。通过详细分析可发现：各影响因素之间相互联系，彼此影响，相互作用，即各影响因素之间存在一定的相关性，因此，在对城市客运出租车拥有量进行预测时，应充分考虑到这一点。第四章，介绍常见城市客运出租车拥有量预测方法，并对各种方法进行对比研究，在BP神经网络预测方法的基础上，针对其不足，提出通过主成分分析方法对其进行改进，构建城市客运出租车拥有量预测模型，并详细论述模型的求解算法原理以及求解过程，求解过程采用计算机技术，使求解过程更加快捷方便。第五章，以长春市为例，针对长春市客运出租车发展状况，在排除政策因素的影响下，对长春市客运出租车拥有量的发展做出规划。统计长春市客运出租车的影响因素，并量化指标得到具体参数，利用主成分分析法进行分析，降维得出几个互不相关的主成分影响指标，而后利用BP神经网络模型对受政策影响年份的客运出租车拥有量进行修正，再结合长春市客运出租车主成分影响指标的预测值，对长春市客运出租车拥有量进行预测分析，结合长春市具体发展政策，对长春市的客运出租车发展规模提出合理建议。第六章，总结展望。归纳论文完成的内容、新意以及需要进一步研究的问题。随着经济不断发展、人口规模不断扩大、城市化水平不断推进，城市客运出租车在城市客运交通体系中的定位及发展还需要深入探讨。本文通过对城市客运出租车拥有量的影响因素及常见的预测方法进行分析研究，建立在非政策影响下的城市客运出租车拥有量预测模型，并以长春市为例对客运出租车拥有量的发展提出相应的建议。模型具有一定的通用性，对研究不同城市的客运出租车拥有量的发展具有深远意义。
【作者】穆尚涛；
【导师】赵淑芝；
【作者基本信息】吉林大学，交通运输工程，2014，硕士
【关键词】出租车拥有量；改进BP神经网络；非政策影响；MATLAB；

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