客运量预测方法研究综述的文献综述
1前言
客运量指在一定时期内，各种运输工具实际运送的旅客数量。客运量预测是指对客运量的发展进行动态分析，并在定性基础上进行定量计算，为编制旅客运输计划提供科学依据。客运量集中反映了城市中居民生活的经济发展对交通运输的需求，它的发展受到很多因素的影响，从而充满了不确定性，诸多学者用多种预测方法及模型对各种交通设施如城市公交、轨道进行预测，准确的预测客运量，对各交通设施资源配置和经营管理有重要的作用。
然而，大多数客运量数据的采集中存在大量未知、不确定因素和干扰,能够真正反映客运量，特征及分布规律的历史数据资料很难获得，也没有形成有效的历史资料。为此，许多学者对于客运量预测的方法作了大量的研究,也采用了不同的研究预测方法，但是研究预测方法各有优势与不足，所以预测结果或多或少与实际客运量有一点偏差。本论文将对现有的客运量相关方法进行综述，讨论这些预测方法的优缺点，为今后的学者能够更加准确的预测某一方面的客运量。
2正文
2.1研究背景
在城市高速发展的当今社会，人们在享受城市便捷、时尚的同时，也面临着城市污染、交通拥堵等问题。随着经济水平的进一步提高，各大城市人口增加，机动车保有量随之增长。导致交通问题愈发严重。另外，人们经济水平的提升和消费理念的变化，人们对交通出行的质量与数量要求越来越高，对城市交通要求更加严格。面临着日益严重的交通拥堵,交通秩序混乱等问题。解决城市道路交通存在的严峻问题已经得到政府的高度关注。客运量预测是交通部门公路交通管理规划的前提。从预测数据中的分析中,可以得出交通日益拥堵的根本原因。进而可以采取相应的措施,加以应对。预测结果的好坏最主要是取决于选择的计算模型。 交通客运量的预测,有相当多的方法可供选择,这些不同的方法分别从各种角度对交通客运量进行研究[1]。
由于近年来预测技术的发展和计算机技术的提高，为客运量的预测提供了条件。在我国，预测技术开始应用于多种交通设施营运管理中，有对飞机航班、水路轮船客运量的预测，也有城市公路、公交、铁路、轨道的客运量预测，形成了多种经典的预测方法，如灰色理论、回归、神经网络、马尔科夫模型等，计算机技术的发展也为复杂的组合预测模型的建立提供了可能，能更加准确的预测客运量。
2.2国外研究现状
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