基于eemd的公路客流短期預(yù)測研究

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1、分類號；０２４１．２單位代碼：１０１９０研究生學(xué)號：２０１２１００１１密級：無碩古學(xué)位論義基于化ＭＤ的公路客流短期預(yù)測研究Ｈ－ｉｈｗａＰａｓｓｅｎｅｒＳｈｏｉｌｔｅｒｍＰｒｅｄｃｓｅｄｏｎＥＥＭＤｇｙｇｉｔｉｏｎｂａ研究生姓名：邢婷婷專業(yè)：統(tǒng)計(jì)學(xué)指導(dǎo)教師姓名；秦喜文指導(dǎo)教師職稱：副教授２〇］［日年４月長春工業(yè)大學(xué)碩ｄ：學(xué)位論文摘要公路交通是城市交通普遍使用的交通工具，憑著其快捷、直達(dá)性好，舒適、抗災(zāi)性高，，靈活、適應(yīng)性強(qiáng)、對道路條件的要求不高等優(yōu)點(diǎn)越來越受到廣大

2、乘客的青睞。分析公路客流的客流量的特點(diǎn)和發(fā)展趨勢準(zhǔn)確的預(yù)測出客流量是成功實(shí)現(xiàn)收益管，理的前提。通過全面的研究分析，得到最合理的預(yù)測方案。根據(jù)提供的公路客流量數(shù)據(jù)的基本特點(diǎn)，基于國內(nèi)外目前關(guān)于短期預(yù)測方面的研究，為短期客流預(yù)測方法的選擇方面提供了明確的思路及數(shù)據(jù)的非線性；根據(jù)客流量的短期預(yù)測受到多因素影響Ｗ，把總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法運(yùn)用到短期客流量的研究中和非平穩(wěn)性的特點(diǎn)，將原始時間序列分解為多個固有模態(tài)函數(shù)與趨勢項(xiàng)之和。從公路客流量時間序列的周期性和波動性兩個角度研究其內(nèi)在信息；揭示了各階模態(tài)間的周期性變化規(guī)律Ｗ及不同

3、時間段內(nèi)的波動性特點(diǎn)，，綜合分析建立了組合預(yù)測模型，對低頻和高頻數(shù)據(jù)分別建模運(yùn)用這種方法對公路客流量做出了短期的預(yù)測研究，得出的結(jié)果表明此方法可Ｗ達(dá)到良好的預(yù)測效果具有較高的應(yīng)用價值，說明了該預(yù)測方法是可靠有效的。為未來公路行車路線和客流高峰應(yīng)急方案的制定具有借鑒價值，能夠保證公路投資的合理性，避免資源浪費(fèi)，對于調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、滿足不同時間段旅客的交通需求，提高公路交通的服務(wù)質(zhì)量具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。關(guān)鍵詞：客流量短期預(yù)測總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解波動性周期性１Ｉ長春工業(yè)大學(xué)碩女論文ＡｂｓｔｒａｃｔＲｏａｄｔｒ

4、ａｎｓｏｒｔｉｓ化ｅｔｒａｎｓｏｒｔｃｏｍｍｏｎｌｕｓｅｄｉｎｕｒｂａｎｔｒａｆｉ。八１化至化ｆａｓｔ、ｄｉｒｅｃｔｐｐｙ泣ＣＣ６ＳＳ、ｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅ、ｈｉｇｈ化ｓｉｌｉｃｉｉｃｃ、ｆｌｅｘｉｂｌｅ、迂ｄａｐｔａｂｌｃ、ｌｅｓｓｄｅｍａｎｄｉ打ｇｆｏｒｒｏ過ｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｅｔｃ．ｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｆａｖｏｒｅｄｂｙｔｈｅｍａｏｒｉｔｏｆａｓｓｅｎｅｒｓ．Ａｎａｌｚｉｎｔｈｅ，ｊｙｐｇｙｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｄｅｖｅｌｏｅｎｔｔｒｅｎｄｏｆｒｏａｄ

5、ａｓｓｅｎｇｅｒｔｒａｆｉｃａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｒｅｄｉｃｔｉｎｐｍｐ，ｙｐｇｔｒａｆｉｃａｒｅｔｈｅｐｒｅｍｉｓｅｏｆｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｒｅｖｅｎｕｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｔｈｒｏｕｇｈｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｈｄｎｉｔｒｅｄｎｈ．ｈｅｂａｃｒｔｅｒｉｓｔｉｓｉｒｅｓｅａｒｃａｎａａｌｙｓｓｅ化ｅｍｏｓｔＫａｓｏｎａｂｌｅｉｃｔｉｏｓｃｅｍｅＴｓｉｃｈａａｃｃ，ｇｐｏｆ－ｓａ化ｅｄａｔａｒｏｖｉｄｅｄｂｔｈｅｒｏａｄｔｒａｆｉｃａｎｄ化ｅｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｒ

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7、ｏｎａｒｉｔＥｎｓｅｍｂｌｅｙｙ，Ｅｍ－ｐｉｒｉｃａｌＭｏｄｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｄｏｎｉｓａｌｉｅｄ化ｔｈｅｓｔｕｄｏｆｓｈｏｒｔｔｅｒｍｔｒａｆｉｃ．Ｔｈｅｏｒｉｉｎａｌｐｐｙｇｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｒｅｄｅｃｏｍｏｓｅｄｉｎｔｏｔｈｅｓｕｍｏｆｍｕｌｔｉｌｅｉｎｔｒｉ打ｓｉｃｍｏｄｅｆｉｍｅｔｉｏ打５ａｎｄｔｒｅｎｄｓ．ｐｐＳｔｕｄｙｉｔｓｉｎｔｅｒｎａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏ打ｆｒｏｍ化ｅｅｒｉｏ化ｃｉｔｙａｎｄｖｏｌａｔｉｌｉｔｙｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｏ打ｈｉｈ

8、ｗａｐｇｙｔｒａｆｉｃｓ艮ｅｖｅａｌｔｈｅｃｃｌｉｃａｌｖａｒｉａｔｉｏｎ