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汽车站客运量预测及客商结合模式研究

作　者: 武志鹏
导　师: 徐双应
学　校: 长安大学
专　业: 载运工具运用工程
关键词: 客运站客运量预测 MATLAB预测客运与商业结合综合站场布局
分类号: U492.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 29次
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内容摘要

论文主要研究汽车客运站的客运量预测和客运与商业结合模式。客运量预测是客运站建设的基础，预测的准确性直接关系到客运站建设规模的合适度，客运与商业结合模式能够促进汽车客运站的建设和发展。客运量预测是客运站建设的一个非常重要的环节，它是反映车站建设规模和生产能力的重要指标，也是确定各类设施规模和评定站级的主要依据。论文用MATLAB软件预测汽车站客运量，通过大量的图表对比分析研究，指出各种预测方法的预测特点及适用条件。目前汽车站客运量的预测方法都是一些传统的预测方法，本身存在一些不足：三次指数平滑法权重系数的放大效应，放大了主观经验误差，三次指数平滑法本身预测误差比较大；回归分析的非线性预测能力差；综合预测权重系数赋值问题。论文利用神经网络的自身优点成功地解决了这三个问题。神经网络的引入完善了汽车站客运量预测理论。公路建设突飞猛进地发展，而作为最重要的公路基础设施的汽车客运站发展却相对滞后。其主要原因是融资单一，建设资金主要依赖政府，致使建设资金的溃乏；经营效益差，资金回收慢。这时，如果将客运与商业结合，这些问题就会迎刃而解。但是目前关于客运与商业结合的研究几乎没有。论文对客运与商业结合模式做一些探索性研究：论文给出了客运与商业结合模式的定义；列出了客运与商业结合的七项优势；将客运与商业结合模式分为三种类型；提出了客运站与商业结合后的综合站场建设的指导原则和具体的布局形式；最后以镇安客运站为例详细研究综合站场的建设布局。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-14
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 研究的目的和意义  10
  1.3 国内外研究现状  10-12
    1.3.1 预测方面的国内外研究现状  10-12
    1.3.2 汽车站客运与商业结合模式的国内外研究现状  12
  1.4 论文研究的内容及技术方法  12-14
第二章传统汽车站客运量预测方法研究  14-30
  2.1 汽车站客运量预测简介  14
  2.2 MATLAB 软件的简介  14-16
  2.3 汽车站客运量预测方法研究  16-29
    2.3.1 回归分析法  16-22
    2.3.2 指数平滑法  22-25
    2.3.3 灰色预测  25-29
  2.4 汽车站客运量预测方法总结  29-30
第三章运用神经网络弥补传统客运量预测方法的不足  30-49
  3.1 人工神经网络简介  30-31
  3.2 人工神经元模型  31-33
  3.3 人工神经网络的拓扑结构  33-34
  3.4 人工神经网络的运行过程  34-36
  3.5 BP 网络简介  36
  3.6 人工神经网络的时序预测模型  36-40
    3.6.1 实例预测  36-40
  3.7 运用神经网络做非线性预测  40-45
    3.7.1 公路客运站客运量预测的非线性问题  40-42
    3.7.2 人工神经网络预测  42-45
  3.8 人工神经网络在客运量综合预测上的应用  45-49
    3.8.1 实例分析  45-46
    3.8.2 用人工神经网络做综合预测  46-49
第四章公路客运站客商结合模式研究  49-58
  4.1 客商结合模式的类型  49
  4.2 客商结合模式提出的依据  49-50
  4.3 客运站与商业结合模式的优势  50-52
  4.4 客运站与商业结合模式的缺陷  52
  4.5 客运站和商业结合模式的适合条件  52
  4.6 客商结合后综合站场建设的指导原则  52-53
  4.7 综合站场中商业设施的布局模式  53-54
  4.8 先进经验借鉴  54-58
第五章案例分析  58-75
  5.1 镇安汽车站概要  58-60
  5.2 总体布置特点与思路  60-61
  5.3 总平面布局  61-62
  5.4 建筑设施的结构型式  62-65
  5.5 交通组织  65-68
  5.6 配套与附属工程  68-70
  5.7 建设设施指标汇总  70-71
  5.8 技术经济指标  71-75
结论  75-76
参考文献  76-78
附录  78-82
攻读硕士学位期间取得的研究成果  82-83
致谢  83

汽车站客运量预测及客商结合模式研究

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