第四章运输系统预测精选文档.ppt
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1、第四章运输系统预测本讲稿第一页,共一百零四页第一节第一节 概概 述述预测作为名词,强调对未来所作出的估计和推测。预测作为动词,强调预测的过程。所以:预测是手段,为决策作准备,为决策者提供依据。一、预测的概念一、预测的概念 预测是根据过去和现在已知的情况,弄清事物发展规律或趋势,并据此对将要发生,而目前又不明确的事物或过程作预先的估计和推测。本讲稿第二页,共一百零四页哲学基础规律基本依据惯性 事物沿时间轴演变的延续性(惯性)是一切事物普遍具有的属性,是预测之所以能进行的基本依据。二、预测的依据二、预测的依据三、运输系统预测三、运输系统预测1、运输经济预测2、运输科技预测3、交通运输与社会关系预测
2、本讲稿第三页,共一百零四页四、预测技术的分类四、预测技术的分类1.定性预测方法:用建立在逻辑思维、逻辑分析、逻辑判断和逻辑推理、创造基础上的定性方法所进行的预测。2.定量预测方法:用建立在数学、统计学、控制论和运筹学等基础上,通过图表、数学模型、计算机模拟仿真进行的预测。3.综合预测方法:定性预测+定量预测。本讲稿第四页,共一百零四页定性预测集思广益法德尔菲法前景分析法定量预测时间序列法回归分析法投入产出法简单滑动预测法加权滑动预测法指数平滑预测本讲稿第五页,共一百零四页五、预测的步骤五、预测的步骤确定目标确定预测要素选择预测方法收集和分析数据建立预测模型模型的分析利用模型预测预测结果的分析本
3、讲稿第六页,共一百零四页1、精度优先准则2、简洁性3、适应性4、实用性六、评价预测模型的准则六、评价预测模型的准则本讲稿第七页,共一百零四页1.概念 请熟悉有关预测问题的专家或技术人员参加专题讨论会,对所预测的问题发表看法,进行探讨。第二节第二节 定性预测法定性预测法一、集思广益法一、集思广益法(专家会议法、经验判断法、头脑风暴法专家会议法、经验判断法、头脑风暴法)2.实施步骤(l)明确问题(2)发表意见(3)认真讨论本讲稿第八页,共一百零四页例4-4 某公路部门准备将原有的一段普通公路改造成高速公路,为进行该工程的经济评价,需要对今后若干年的车流量作预测。为此,聘请了三个管理人员和两个专家进
4、行判断预测。为便于说明,本例中只考虑了正常的交通量,并假设预测第四年的运量。本讲稿第九页,共一百零四页解:1.明确问题:预测该路段第四年的交通量最高车流量和出现的概率最可能车流量和出现的概率最低车流量和出现的概率对车流量作三种估计2.提出要求本讲稿第十页,共一百零四页人员类别 车流量(辆/天)概率期望值 甲最高车流量200000.314600最可能车流量140000.5最低车流量80000.2 乙最高车流量240000.218000最可能车流量180000.6最低车流量120000.2 丙最高车流量180000.211400最可能车流量120000.5最低车流量60000.3三位管理人员对未来
5、第四年每天车流量的估计本讲稿第十一页,共一百零四页3.汇总、计算、结论:设甲、乙、丙三位管理人员预测值的权重分别为1.5、1、1,则预测值的加权平均本讲稿第十二页,共一百零四页同样可得两位专家的平均预测值为18000辆/天。即第四年交通量的预测值约为16886辆/天设专家和管理人员预测值的权重分别为2、1,则综合预测值的加权平均:本讲稿第十三页,共一百零四页 德尔菲法是采用函询调查,向与预测对象有关领域的专家分别提示问题,把他们的意见综合、整理、归纳,再匿名反馈给各位专家,再次征求意见,然后再加以综合、处理、反馈。经多轮反复,得到一个比较一致的可靠性较高的意见。二、德尔菲法二、德尔菲法特点:特
6、点:匿名、反馈、收敛匿名、反馈、收敛本讲稿第十四页,共一百零四页拟定调查表 发函征询整理分析寄回的调查表意见是否意见是否已集中到满意已集中到满意的程度?的程度?明确问题选择专家提出预测报告进行下一轮调查YN德尔非法的基本步骤德尔非法的基本步骤本讲稿第十五页,共一百零四页例4-2 某港区现有泊位不敷使用,计划扩建。为对该项目进行可行性研究,须对未来的运量情况进行预测。预测采用德尔菲法进行。本讲稿第十六页,共一百零四页解:1.提出问题:用德尔菲法预测某港未来的货船量情况。2.邀请专家:邀请了四位经济学家、三位研究人员、四位领导人员、六位业务管理人员、三位用户代表,发放意见征询表,要求每人对该港口未
7、来(以第四年为例)的货船量进行预测,分为最高货船量、最可能货船量和最低货船量三种情况。3.意见汇总、整理、计算、分析:经过三轮的意见反馈,得到货船量预测统计表如表中所示。本讲稿第十七页,共一百零四页专家组成员第一轮第二轮第三轮最低最可能最高最低最可能最高最低最可能最高经济经济学家学家A100240340100280320100300320B14200300140200300140200300C200240280160200240200280300D2048148368818836164188研究研究人员人员A120220340140200280100200300B160220320140180
8、280100140240C401002208814024080140240领导领导人员人员A601802408017624088180240B76881248811213688112136C801201808813617688136176D648812468100124112148248业务管理业务管理人人 员员A8014020080140200100180200B8014022080140220120200240C901302108514021085140210D851402308513023085130200E901602209016022090160230F851502008514021
9、080150220用户用户代表代表A30701004010012040110140B220250300180220280160220260C701402808015025080150225合 计197234404613本讲稿第十八页,共一百零四页方法方法1用平均数求解用平均数求解最低货船平均数最低货船平均数=1972/20=99=1972/20=99艘艘最可能货船平均数最可能货船平均数=3440/20=172=3440/20=172艘艘最高货船平均数最高货船平均数=4613/20=231=4613/20=231艘艘第四年每月到港货船量第四年每月到港货船量=(99+172+23199+172+2
10、31)/3=167/3=167艘艘本讲稿第十九页,共一百零四页方法方法2 用中位数求解用中位数求解把20位专家第三次预测的货船量从小到大依次排列最低货船量:36,40,80,85,88,90,100,112,120,140,160,200最可能货船量:110,112,130,136,140,148,150,160,164,180,200,220,280,300最高货船量:136,140,176,188,200,210,220,225,230,240,248,260,300,320中位数的计算公式:中位数的计算公式:(n十十1)/2最低货船量的中位数:(12十1)/2=6.5,(90+100)/
11、2=95最可能货船量的中位数:(14十1)/2=7.5,(150+160)/2=155最高货船量量的中位数:(14十1)/2=7.5,(220+255)/2=223所求的货船预测量为:(95+155+223)/3=158(艘)本讲稿第二十页,共一百零四页一一.预测原理预测原理:1.延续性2.随机性(加权平均)二二.预测步骤预测步骤:1.收集资料;至少收集预测事件前三、四年的资料;2.数据整理:利用数理统计的方法,将收集的资料进行整理,并按照时间顺序排成数字序列;第三节第三节 时间序列预测法时间序列预测法本讲稿第二十一页,共一百零四页3.建立模型:根据整理的数据求出预测模型中的系数,建立预测模型
12、;4.进行预测5.预测值分析:精度检验。本讲稿第二十二页,共一百零四页三三.适用范围适用范围1.趋势变化(如货运量的增长趋势)2.周期性变化(如客运量的季节性变化)3.随机性变化(如各种偶然因素引起的变化)四四.优缺点优缺点简单易行,便于掌握,能够充分利用原时间序列的各项数据;准确度较差,不能外延,只能进行短期预测。本讲稿第二十三页,共一百零四页1.简单滑动预测法五五.时间序列预测法的分类时间序列预测法的分类:t时期的预测值:t时期的实际值n:取平均的数据个数本讲稿第二十四页,共一百零四页例4-4 某航运公司过去10年货运量的统计资料见下表,试用简单滑动预测法预测该公司今年的货运量。周期(年)
13、12345678910 货运量(万吨)245250256280274255262270273 28410年货运量的统计本讲稿第二十五页,共一百零四页实际值Xt (万吨)预测值Ft绝对误差值|Xt-Ft|n=3n=4n=3n=4245250256280250.3329.67274262.00257.7512.0016.25255270.00265.0015.0010.00262269.67266.257.674.25270263.67267.756.332.25273262.33265.2510.677.75284268.33265.00215.6719.00275.67272.25272.25
14、*平均绝对误差13.869.929.92*本讲稿第二十六页,共一百零四页2.2.加权滑动预测法加权滑动预测法假定历史数据对将要发生的数据的影响不尽相同,需要加权预测。即,距预测期较近的历史数据对预测值的影响较大,加权值要大;距预测期较远的历史数据对预测值的影响较小,加权值要小。本讲稿第二十七页,共一百零四页例4-5 用加权滑动预测法预测例4-4。例4-4 某航运公司过去10年货运量的统计资料见下表,试用简单滑动预测法预测该公司今年的货运量。周期(年)12345678910 货运量(万吨)245250256280274255262270273 28410年货运量的统计解:取n=3,Wt-1=3,
15、Wt-2=2,Wt-3=1本讲稿第二十八页,共一百零四页实际值Xt (万吨)预测值Ft绝对误差值|Xt-Ft|n=3Ft=(3Xt-1+2Xt-2+Xt-3)/6245250256280252.1727.8274267.007.0255273.0018.0262265.503.5270261.678.33273264.838.17284270.1713.83278.00*平均绝对误差12.38本讲稿第二十九页,共一百零四页3.指数平滑预测指数平滑预测Ft+1=Xt+(1-)Ft为平滑系数 0 1适用于数据量较少的情况,只需要已知本期的实际值和预测值便可以预测下一个时期的预测值。注:预测前需要确
16、定初值。即 当t1时,F2=X1+(1-)F1 令:X1F1本讲稿第三十页,共一百零四页例4-6 用指数平滑预测法预测例4-4的值。分别取=0.1和=0.9。例4-4 某航运公司过去10年货运量的统计资料见下表,试用简单滑动预测法预测该公司今年的货运量。周期(年)12345678910 货运量(万吨)245250256280274255262270273 28410年货运量的统计本讲稿第三十一页,共一百零四页实际值Xt (万吨)预测值Ft绝对误差值|Xt-Ft|=0.1=0.9=0.1=0.9245250245.00245.005.005.00256245.50249.5010.506.502
17、80246.55255.3533.4524.65274249.30277.5424.703.54255249.87274.355.1319.35262251.08256.9410.925.06270252.97261.498.518.51273254.97269.1518.033.85284257.88272.6226.1211.38260.49282.86*平均绝对误差15.829.76*本讲稿第三十二页,共一百零四页六六.注意事项注意事项模型中参数的选择1.简单滑动预测法:n3、5、6;2.加权滑动平均:n3;Wi3,2,1;或Wi5,3,13.指数平滑预测:0.1、0.3、0.5、0.9
18、本讲稿第三十三页,共一百零四页回归(Regression)概述:1.来源于生物界,19世纪高尔顿(英)2.分类:(1)按照回归模型中变量的个数:一元回归和多元回归 (2)根据变量之间的关系:线性回归和非线性回归第四节第四节 回归分析预测法回归分析预测法本讲稿第三十四页,共一百零四页一一.回归预测的原理回归预测的原理变量间确定的函数关系变量间不确定的关系事物内部的变化关系本讲稿第三十五页,共一百零四页二二.预测步骤预测步骤1.进行相关关系分析:分析各变量间是否存在相关关系,若相关,再分析是线性还是非线性;2.计算模型中的参数3.具体写出变量间的回归方程式4.利用模型预测5.预测置信度检验本讲稿第
19、三十六页,共一百零四页三三.适用范围适用范围前提:各变量之间存在相关关系四四.优缺点优缺点所需的数据量较少,预测精度高;计算量较大,求解较困难。本讲稿第三十七页,共一百零四页1 1、一元线性回归分析、一元线性回归分析 Y=a+bX五五.回归预测方法回归预测方法关键是计算确定回归模型中的系数:关键是计算确定回归模型中的系数:a和和b根据上述公式,每一个xi就对应着一个估计值而估计值必然和实际值之间存在着离差Ei,即:本讲稿第三十八页,共一百零四页则,离差的平方和:根据最小二乘法原理最小二乘法原理,离差平方和最小的回归方程为最优方程:即,满足的a,b就是回归方程的参数。本讲稿第三十九页,共一百零四
20、页引入:本讲稿第四十页,共一百零四页 线形相关分析(1)作图法)作图法正相关负相关非相关非线形相关本讲稿第四十一页,共一百零四页(2 2)求相关系数法)求相关系数法本讲稿第四十二页,共一百零四页例4-7 某市19911995年的货运量与该市社会总产值的一组统计资料如表4-9所示,试分析该市货运量与社会总产值之间的关系。并预测,当该市的货运量达到50千万吨时,该市的社会总产值是多少亿万元?年度(年)1991 1992 1993 19941995货运量(千万吨)Xi15.025.830.036.644.4总产值(亿万元)Yi39.442.941.043.149.2本讲稿第四十三页,共一百零四页解;
21、Y=a+bX(1)利用作图法进行相关关系分析根据上图关系,引入拟合线段,其拟合方程为:本讲稿第四十四页,共一百零四页年度货运量Xi总产值YiXi YiXi2Yi2199115.039.4591.00225.01552.36199225.842.91106.82665.641840.41199330.041.01230.0900.01681.00199436.643.11577.461339.561857.61199544.449.22184.481971.362420.64合计151.8215.66689.745101.569352.02(2)计算模型参数本讲稿第四十五页,共一百零四页本讲稿第
22、四十六页,共一百零四页(3)建立回归预测模型Y=34.32+0.29X(4)利用模型进行预测Y0=34.32+0.2950=48.82(亿万元)X0=50时,Y0=?本讲稿第四十七页,共一百零四页(5)相关性检验与预测值置信度检验求相关系数预测值置信区间的估计本讲稿第四十八页,共一百零四页在给定置信水平下,对于X的任一值Xo,便可得到相应的Yo的置信区间:Y0-ta/2S,Y0+ta/2S本讲稿第四十九页,共一百零四页置信度为95%的Y0 的置信区间为:48.82土1.962.10=48.82士4.116 即 44.704,52.936 Y0的置信度为95%,即a=0.05时,ta/2=1.9
23、6本讲稿第五十页,共一百零四页2、多元线形回归分析、多元线形回归分析(1)多元线形回归分析模型Y=a+b1X1+b2X2+bmXmL11b1+L12b2+Lm1bm=LY1L12b1+L22b2+Lm2bm=LY2L1mb1+L1mb2+Lmmbm=LYm多元线形回归方程的正则方程本讲稿第五十一页,共一百零四页本讲稿第五十二页,共一百零四页解:客运量与总人口、人均收入两因素存在相关关系,用二元回归方程来描述:Y-客运量,Xl-总人口,X2-人均收入。Y=a+b1X1+b2X2例4-8 某地区客运量的增长同该地区总人口的增长及人均收入有关。1986年1995年有关资料见表4-11。如果1998年
24、该地区的总人口为430万人,人均月收入为725元,要求预测1998年该地区的客运量。本讲稿第五十三页,共一百零四页年份客运量Y(千万人公里)总人口Xl(万人)人均月收入X2(10元)X1YX2YX1X2X12X22Y219867020045.01400031509000400002025490019877421542.51591031459137.5462251806.25547019888023547.518800380011162.5552252256.26640019898425052.521000441013125625002756.25705619908827555.02420048
25、4015125756253025774419919228557.526220529016387.5812253306.258464199210030060.03000060001800090000360010000199311033057.5363006325189751089003306.2512100199411235062.539300700021875125003906.2512544199511636065.041760754023400129600422513456合计926280054526739051500156187.581180030212.588134本讲稿第五十四页,共
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