高速公路通行费预测技术研究

发布时间：2017-08-06 21:08

  本文关键词：高速公路通行费预测技术研究

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【摘要】：高速公路通行费预测是高速公路管理者和投资者制定长期战略、进行经营决策以及编制和检查计划的依据。通过建立一个完善精确的通行费收入预测系统,高速公路管理者对长远期的通行费收入有更加量化的了解,从而制定出长期稳定的发展战略,同时可以根据各种因素的变化来检验、分析运营管理中存在的偏差或可能出现的问题,以方便管理者及时调整营运策略,采取应对措施,从而保证运营管理工作在正确的轨道上运行。因此,科学准确的对未来通行费收入做出预测显得格外重要。首先,论文从交通量和收费政策两个方面详尽分析了国内外高速公路通行费预测的研究现状,总结并借鉴国内外相关实践经验和研究理论。其次,对几种常见的预测方法和传统的高速公路通行费收入预测方法进行对比研究分析,并采用大量的数据进行实践验证,最终得到一种新的预测方法——基于神经网络的高速公路通行费非线性灰色组合预测方法,并以此为基础建立相应的数学模型,随后又通过MATLAB平台将其实现,规范该预测方法操作流程,整理出一套合理的、完整的预测方法。最后,将该预测方法运用到贵州省的三条高速公路2012年通行费收入预测中来,对其进行验证,最终预测结果表明该方法在高速公路通行费预测上,具有较高的实用性和准确性,普遍适合各种情况的高速公路通行费收入预测。
【关键词】：高速公路 通行费 预测 MATLAB
【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F542.5
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-22
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究的目的与意义10-11
• 1.2.1 研究目的10
• 1.2.2 研究意义10-11
• 1.3 国内外相关研究综述11-17
• 1.3.1 国外研究综述12-14
• 1.3.2 国内研究综述14-17
• 1.4 主要内容研究17-18
• 1.5 主要研究结论18-22
• 第二章 研究理论基础22-38
• 2.1 预测概述22-24
• 2.1.1 预测的概念22
• 2.1.2 预测的程序22-24
• 2.2 灰色预测方法24-35
• 2.2.1 灰色GM（1,1）模型25-32
• 2.2.2 马尔科夫模型32-34
• 2.2.3 灰色Verhulst模型34-35
• 2.3 基于神经网络理论的预测方法35-37
• 2.4 本章小结37-38
• 第三章 高速公路通行费收入影响因素分析38-48
• 3.1 交通量影响因素38-42
• 3.1.1 宏观经济环境波动的影响38
• 3.1.2 需求者对高速公路认识差异的影响38-39
• 3.1.3 起迄点间交通线路的影响39-40
• 3.1.4 路政和养护管理、服务设施的影响40-41
• 3.1.5 收费方式的影响41
• 3.1.6 自然环境的影响41-42
• 3.1.7 短期特殊政策的影响42
• 3.2 收费里程的影响42
• 3.3 收费标准的影响42-46
• 3.3.1 收费交通量42-43
• 3.3.2 经济发展水平43-44
• 3.3.3 国家政策44-45
• 3.3.4 道路使用者的消费心理45-46
• 3.3.5 资金结构46
• 3.3.6 高速公路运营收入及财务成本46
• 3.3.7 环境污染和交通安全46
• 3.4 本章小结46-48
• 第四章 高速公路通行费预测模型48-59
• 4.1 高速公路通行费收入一般预测方法48-51
• 4.1.1 根据交通量和收费标准预测48-49
• 4.1.2 根据交通量与经济发展水平预测49-50
• 4.1.3 依据收入差异分析的所得的结果预测50
• 4.1.4 灰色预测法(GM(1，，1)模型)50-51
• 4.2 高速公路通行费收入常用预测方法分析51-52
• 4.3 基于神经网络的非线性灰色组合预测模型的构建52-58
• 4.3.1 组合预测模型的提出52
• 4.3.2 灰色模型与神经网络结合的方式52-55
• 4.3.3 基于神经网络的非线性灰色组合模型构建55-56
• 4.3.4 差异分析模型56-57
• 4.3.5 预测方法57
• 4.3.6 预测结果修正57-58
• 4.4 本章小结58-59
• 第五章 实证研究59-66
• 5.1 数据采集和分析59-62
• 5.1.1 贵黄高速公路通行费分析59-60
• 5.1.2 遵崇高速公路通行费分析60
• 5.1.3 贵新高速公路通行费收入分析60-62
• 5.2 预测模型实际应用62-65
• 5.2.1 贵黄高速公路通行费收入预测62-63
• 5.2.2 遵崇高速公路通行费收入预测63-64
• 5.2.3 贵新高速公路通行费收入预测64-65
• 5.3 预测误差分析65
• 5.4 本章小结65-66
• 第六章 研究结论与展望66-68
• 6.1 研究结论66
• 6.2 展望66-68
• 参考文献68-71
• 致谢71-72
• 附录A（攻读硕士学位期间公开发表论文）72-73
• 附录B（MATLAB程序）73-83

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

1 高小梅;;浅谈高速公路建设与环境保护的协调发展[J];中国市场;2014年31期

2 曾波;刘思峰;方志耕;谢乃明;;灰色组合预测模型及其应用[J];中国管理科学;2009年05期

3 鄢勇飞;朱顺应;王红;朱凯;王延峰;辛文慧;;高速公路交通事故灰色Verhulst预测模型[J];数学的实践与认识;2009年07期

4 王秀;孙皓;;一个基于灰色神经网络组合的交通量预测模型应用研究[J];交通科技与经济;2007年02期

5 刘闯;高速公路运营收入预测模型与方法[J];中外公路;2005年03期

6 陈淑燕,王炜;交通量的灰色神经网络预测方法[J];东南大学学报(自然科学版);2004年04期

7 张蔚,张彦琦,杨旭;时间序列资料ARIMA季节乘积模型及其应用[J];第三军医大学学报;2002年08期

8 张大海,江世芳,史开泉;灰色预测公式的理论缺陷及改进[J];系统工程理论与实践;2002年08期

9 周伟,王颖;高速公路诱增交通量分析[J];长安大学学报(自然科学版);2002年01期

本文编号：631429