【摘 要】為了更好的制定相關(guān)措施政策，國(guó)家要對(duì)將來時(shí)段的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，其中，交通生成量預(yù)測(cè)在交通范圍內(nèi)顯得尤為重要。本文首先介紹了何為交通量預(yù)測(cè)、影響因素，接著提出了一種較為普遍的方法—原單位法，通過列出函數(shù)模型，找到影響因子，建立了其計(jì)算模型，之后使用重慶南川區(qū)作為案例進(jìn)行預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)分析，表明，此方法可較為準(zhǔn)確的對(duì)短期將來年份交通生成量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

【關(guān)鍵詞】交通規(guī)劃； 預(yù)測(cè)交通量； 原單位法； 影響因子；評(píng)價(jià)分析

引言

交通量生成預(yù)測(cè)，是交通其他數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、可信度高低的基礎(chǔ)。關(guān)于怎樣做好交通量生成預(yù)測(cè)，目前，國(guó)內(nèi)外在區(qū)域交通量預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域的研究還不夠深入，大多數(shù)均采用最基礎(chǔ)的方式進(jìn)行預(yù)測(cè)，使得預(yù)測(cè)值與實(shí)際值總有多多少少的偏差。針對(duì)此問題，本組以原單位法為基礎(chǔ)，著手于多影響因素因子方式進(jìn)行交通量生成預(yù)測(cè)，使得預(yù)測(cè)值更加準(zhǔn)確、實(shí)用。

1. 交通預(yù)測(cè)現(xiàn)狀

1.1 交通量預(yù)測(cè)模型

交通生成量是利用資料調(diào)查與分析的成果建立各種預(yù)測(cè)模型，并運(yùn)用這些模型預(yù)測(cè)規(guī)劃區(qū)域未來交通需求狀況，其目的是為交通系統(tǒng)的規(guī)劃、評(píng)價(jià)提高依據(jù)。其中包括：

集計(jì)模型，是目前交通預(yù)測(cè)中常用的一種模型，其基本思想是將集合區(qū)的出行作為研究對(duì)象；

非集計(jì)模型，著眼于研究出行者個(gè)體的出行行為。

1.2 交通量預(yù)測(cè)方法

1.原單位法（生成率法）：常用來做交通生成總量預(yù)測(cè)

2.交叉分類法（Category analysis）

3.回歸分析法（regression models）

4.時(shí)間序列法

5.彈性系數(shù)法（增長(zhǎng)率法）

本文章采用原單位法進(jìn)行區(qū)域交通量預(yù)測(cè)。

2 .原單位法影響分析

2.1確定原單位預(yù)測(cè)值：

本文章采用增長(zhǎng)率法確定交通生成原單位，但影響原單位因素很多，通過對(duì)大量預(yù)測(cè)模型比較及經(jīng)驗(yàn)分析，最終確定將：人口、平均收入、汽車保有量、土地面積，四項(xiàng)作為預(yù)測(cè)的影響因子。

3.預(yù)測(cè)模型建立

3.1 基礎(chǔ)資料收集：

確定將要對(duì)某地區(qū)進(jìn)行交通量生成預(yù)測(cè)后，應(yīng)確定預(yù)測(cè)基年及預(yù)測(cè)年，查閱年鑒或與相關(guān)部門聯(lián)系，取得基年該地區(qū)人口、土地面積、平均收入、汽車保有量資料。

3.2 影響因子重要度確定

雖已將人口、平均收入、汽車保有量、土地面積四項(xiàng)作為預(yù)測(cè)的影響因子，但不同項(xiàng)對(duì)交通量生成所影響比率不同，故應(yīng)根據(jù)現(xiàn)有基礎(chǔ)資料和最小二乘法算出回歸系數(shù)，即各因子所影響比例，確定重要度。

3.3 預(yù)測(cè)公式

設(shè)基年交通生成總量α，四項(xiàng)影響因子數(shù)據(jù)為X1，X2，X3，X4，所占比例分別為B1，B2，B3，B4；預(yù)測(cè)年交通生成總量β，影響因子數(shù)據(jù)為Y1，Y2，Y3，Y4，如下表所示

4 .模型應(yīng)用

4.1預(yù)測(cè)區(qū)域

南川區(qū)，中國(guó)重慶市下轄的一個(gè)市轄區(qū)，因南江之源而名南川。南川位于重慶南部，處渝黔、渝湘經(jīng)濟(jì)帶交匯點(diǎn)，南川境內(nèi)多山，地形以山為主。

4.2 資料統(tǒng)計(jì)

將2009年作為基年，2019年作為預(yù)測(cè)年。通過查找重慶市南川區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒，將四項(xiàng)影響因子篩選并列出，如表2

4.3影響因子重要度確定

以1為單位，根據(jù)基礎(chǔ)資料和最小二乘法算出回歸系數(shù)算出四個(gè)影響因子所占比例如下表

4.4 影響因子數(shù)值確定

本文章以人口預(yù)測(cè)為例，其余可類推。

根據(jù)南川區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒可獲得2002-2009年基礎(chǔ)總?cè)丝跀?shù)，如下表：

由回歸方程的擬合曲線可知預(yù)測(cè)公式如下圖所示，其實(shí)x表示年份，y表示南川區(qū)的人口數(shù)，R表示置信度，R2的值越接近1，表明多項(xiàng)式曲線的擬合程度越好，反之，R2的值越接近0，擬合程度越差。

通過所得出擬合方程，得出2019年南川區(qū)預(yù)測(cè)人口為111.6萬人。

4.4 預(yù)測(cè)年交通量

基年交通生成量α=414027（人次/年）將現(xiàn)有資料整理，得出下表：

5.評(píng)價(jià)分析

通過原單位法預(yù)測(cè)得出結(jié)果后，要對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，以來判斷該方法或選用次四項(xiàng)影響因子是否準(zhǔn)確。我們通過時(shí)間序列法對(duì)預(yù)測(cè)年交通生成量進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過調(diào)查數(shù)據(jù)得出2004-2009年南川區(qū)交通生成量如下表所示

根據(jù)大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和多元回歸分析法得到2019年南川區(qū)交通生成量491938（人次/年）。

回歸分析法原理為按照時(shí)間序列預(yù)測(cè)交通增長(zhǎng)，是一種較為簡(jiǎn)單但較為科學(xué)的預(yù)測(cè)方法（無重大變故情況下），通過兩種方法比較可以看出，期預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)相差不大，故我們認(rèn)為此次評(píng)價(jià)方法可行。

6. 應(yīng)用前景

原單位法可以對(duì)交通量、運(yùn)輸量、交通事故等交通數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，且是一種較為可取、普遍的方法，可作為相關(guān)規(guī)劃部門預(yù)測(cè)方法。

通過對(duì)預(yù)測(cè)量進(jìn)行分析，找出影響因子、確定其重要度，獲取基年數(shù)據(jù)，即可按照所列公式進(jìn)行預(yù)測(cè)。其中，如何確定影響因子及其所占比重則顯得尤為重要，可以采用其他已進(jìn)行預(yù)測(cè)的相同水平級(jí)城市做參考。這也是本文章未能進(jìn)行詳細(xì)分析的不足之處，望有待改進(jìn)。

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作者簡(jiǎn)介：

付宇（1995-），男，河北石家莊人，重慶交通大學(xué)，本科，交通工程。