公路客运量诱导有序加权平均组合预测模型研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题来源及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.3 目的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外在该方向的研究现状及分析 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第11-12页 |
| 1.2.3 研究综述分析 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 研究技术路线 | 第13-15页 |
| 第2章 公路客运需求生成机理及预测方法 | 第15-23页 |
| 2.1 公路客运基本概念 | 第15-16页 |
| 2.1.1 公路旅客运输 | 第15页 |
| 2.1.2 客运量 | 第15页 |
| 2.1.3 运输需求 | 第15-16页 |
| 2.2 公路客运需求生成机理 | 第16-18页 |
| 2.2.1 客源生成机理 | 第16页 |
| 2.2.2 客流生成机理 | 第16-17页 |
| 2.2.3 客运需求生成机理 | 第17-18页 |
| 2.3 公路客运量预测方法 | 第18-22页 |
| 2.3.1 基于时间序列的预测方法 | 第18-20页 |
| 2.3.2 基于影响因素的预测方法 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 公路客运量影响因素分析 | 第23-34页 |
| 3.1 公路客运量影响因素选取 | 第23-25页 |
| 3.1.1 影响因素分类 | 第23-25页 |
| 3.1.2 影响因素选取原则 | 第25页 |
| 3.2 公路客运量影响因素排序 | 第25-30页 |
| 3.2.1 灰色关联分析 | 第25-26页 |
| 3.2.2 影响因素历史数据 | 第26-28页 |
| 3.2.3 影响因素排序结果 | 第28-30页 |
| 3.3 影响因素ARIMA预测模型 | 第30-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 公路客运量组合预测模型 | 第34-47页 |
| 4.1 单项模型选择 | 第34-42页 |
| 4.1.1 指数平滑模型 | 第34-36页 |
| 4.1.2 GM（1,1）预测模型 | 第36-37页 |
| 4.1.3 多元线性回归模型 | 第37-40页 |
| 4.1.4 BP神经网络预测模型 | 第40-42页 |
| 4.2 组合预测原理 | 第42-43页 |
| 4.3 IOWGA组合预测 | 第43-46页 |
| 4.3.1 IOWGA算子 | 第44-45页 |
| 4.3.2 IOWGA组合预测模型 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 黑龙江省公路客运量预测 | 第47-68页 |
| 5.1 基于时间序列的公路客运量预测 | 第47-57页 |
| 5.1.1 三次指数平滑模型 | 第48-51页 |
| 5.1.2 GM（1,1）模型 | 第51-52页 |
| 5.1.3 BP神经网络 | 第52-55页 |
| 5.1.4 IOWGA组合预测 | 第55-57页 |
| 5.2 基于多影响因素的公路客运量预测 | 第57-67页 |
| 5.2.1 居民消费水平预测 | 第57-59页 |
| 5.2.2 人均可支配收入预测 | 第59-61页 |
| 5.2.3 GDP预测 | 第61-63页 |
| 5.2.4 客运量预测 | 第63-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
