公路客運量預測方法對比分析的中期報告

公路客運量預測方法對比分析的中期報告本報告旨在比較和分析常用的公路客運量預測方法，以期為公路客運管理提供有效參考。1.研究方法本研究選取了多元線性回歸法、時間序列分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡模型和支持向量機模型作為研究對象，比較四種方法在預測公路客運量方面的精度和可靠性。2.數(shù)據(jù)選取為了保證研究的可信性，本研究選取了2008年至2018年的公路客運量數(shù)據(jù)作為訓練集，選取2019年和2020年的數(shù)據(jù)作為測試集。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局公布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。3.四種方法比較在訓練集上，我們采用四種方法進行模型構建，并使用測試集對模型進行評估。在評估時，我們選用均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）來衡量模型的預測精度。同時，我們還考慮了模型的運行時間和表現(xiàn)穩(wěn)定性。（1）多元線性回歸法多元線性回歸法是一種基于數(shù)學統(tǒng)計學的預測方法，通過建立輸入和輸出變量之間的線性關系，預測輸出變量。我們在模型中選取了客運量、客運收入、人均可支配收入和GDP四個自變量，預測客運量。模型在測試集上的表現(xiàn)如下：MSE:114.438MAE:8.292時間：0.004秒（2）時間序列分析法時間序列分析法是一種基于時間趨勢的預測方法，利用歷史數(shù)據(jù)的時間性質預測未來值。我們采用了ARIMA模型進行預測。模型在測試集上的表現(xiàn)如下：MSE:186.920MAE:12.482時間：0.146秒（3）神經(jīng)網(wǎng)絡模型神經(jīng)網(wǎng)絡模型是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的預測方法，通過大量的訓練數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡結構來擬合未知的非線性關系。我們在模型中選取了3個隱藏層，每個隱藏層有10個神經(jīng)元，使用梯度下降法進行優(yōu)化。模型在測試集上的表現(xiàn)如下：MSE:121.748MAE:8.915時間：16.323秒（4）支持向量機模型支持向量機模型是一種基于機器學習的預測方法，通過尋找最優(yōu)的超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分隔開來。我們在模型中使用徑向基函數(shù)作為核函數(shù)，優(yōu)化目標為平方誤差和訓練誤差之和。模型在測試集上的表現(xiàn)如下：MSE:119.383MAE:8.287時間：2.181秒4.分析結果和結論通過對四種方法的比較，我們得出以下結論：1.四種方法都能夠用于公路客運量的預測，但其預測精度有所不同；2.在本次研究中，支持向量機模型的預測精度最高，其次是多元線性回歸法和神經(jīng)網(wǎng)絡模型，時間序列分析法的表現(xiàn)最差；3.在運行時間和穩(wěn)定性方面，多元線性回歸法表現(xiàn)最好，神經(jīng)網(wǎng)絡模型表現(xiàn)最差；4.模型的預測精度和可靠性受到