汽車運輸調查與運輸量預測-資料下載頁
2025-01-23 19:18本頁面
【正文】 (即當期，記為 Tn)的狀態(tài)有關．而與它以前的狀態(tài)無關，這一特性及過程稱為馬爾可夫鏈。馬爾可夫分析法的建模過程：變量變量 X在在 Tn處于狀態(tài)處于狀態(tài) i．而在下一期．而在下一期 (Tn+1)處于狀態(tài)處于狀態(tài) j的概的概率，率， Pij，表示變量，表示變量 x從狀態(tài)從狀態(tài) i經過一步轉移而達到狀態(tài)經過一步轉移而達到狀態(tài) j的轉的轉移概率。移概率。若變量若變量 Xn(表示變量表示變量 x在第在第 n期期 )的可能值共有的可能值共有 m種狀態(tài)，每種狀態(tài)，每種狀態(tài)下變量種狀態(tài)下變量 x經一步轉移后處于這經一步轉移后處于這 m種狀態(tài)中的某一種種狀態(tài)中的某一種狀態(tài)的概率為狀態(tài)的概率為 Pij，那么將全部的，那么將全部的 Pij可排列為矩陣可排列為矩陣 P：：若變量 X在 Tn時處于狀態(tài) i、但經 k步 (k＞ 2)轉移到達狀態(tài) j，則稱這種轉移的可能性為 k步轉移概率。記為：同樣。同樣。 Xn在各種可能狀在各種可能狀態(tài)態(tài) k步轉移至各種狀態(tài)步轉移至各種狀態(tài)的概率，也可記為矩陣的概率，也可記為矩陣Pij（（ k），即：），即：可以證明矩陣可以證明矩陣 Pij（（ k））與矩陣與矩陣 P存在如下關系存在如下關系：： 即即 k步轉移概率矩陣步轉移概率矩陣等于一步轉移概率矩等于一步轉移概率矩陣的陣的 k次冪次冪 。若變量 X各種可能狀態(tài)的初始分布為 (P1， P2． …， Pm)，經 k步轉移后，其各種可能狀態(tài)的分布即為（ P1(k)， P2(k)…， Pm(k)），那么這兩種分布之間存在：（ P1(k)， P2(k)…， Pm(k)） =(Pl， P2， …， Pm)(Pij(k))因而有：因而有：k?因此，如果變量 x狀態(tài)變化符合馬爾可夫鏈，且知道它的初始分布及各種狀態(tài)之間的一步轉移概率，那么就可以確加經 k步轉移后各種狀態(tài)的分布了。?例題： 例題：某城市居民在某年的各種出行方式的分布為：乘公共汽車者占 19． 2％，騎自行車者點 13． 8％．步行者占 56％，乘用其它交通工具者占 11％。如果下一年度人們出行方式按以下情況變化： 原乘公共汽車者 ，將有 91％的入繼續(xù)乘公共汽車， 3％轉為騎自行車， 2％轉為步行， 4％轉乘其它交通工具。 原騎自行車者 ，將有 88％繼續(xù)騎自行車， 5％轉乘公共汽車． 1％轉為步行． 6％轉為其它交通工具。 原步行者 ，將有 1％轉乘公共汽車。 7％改騎自行車， 84％保持步行． 5％改乘其它工具。 原乘其它交通工具者 。有 6％此乘公共汽車， 2％改騎自行午， 3％轉為本行。 89％保持不變 如果經調查研究得到三年后．全市居民各種出行的總次數(shù)為 6000萬人次，請預測三年后公共汽車的日客運量。根據(jù)馬爾可夫法分析，可以得到一步轉移概率矩陣 P：初始分布為初始分布為 (， ， ， )；；顯然三年后顯然三年后 (k＝＝ 3)，利用公共汽車者的概率為：，利用公共汽車者的概率為：則，公共汽車日客運量為：則，公共汽車日客運量為： *6000=1461(萬人次萬人次 )三 ﹑ 與定量預測相關的其它問題?各種預測方法，各有利弊。預測人員在實際工作中應選擇運用，并在實踐中不斷總結分析，摸索較好的預測方法。組合預測與預測結果的組合處理 當采用定量預測方法時，對同 —預測對象的預測，人們既可以采用多種預測方法，也可以對同一預測模型應用不同的自變量。像這樣對同一預測對象采用多種途徑預測的方法，叫做 組合預測 方法。 實踐證明，組合預測方法比采用單一預測方法對于改善預測結果的準確度，具有顯著效果。組合預測?組合處理的方法．通常是針對各種途徑的預測結論 (稱為中間預測結論 )分別賦予一定的權重．最終預測結果即為各中間預測值與相應權重系數(shù)乘積的累計。這一過程可用下式表述：權值的選取，根據(jù)經驗直接給定。權值的選取，根據(jù)經驗直接給定。2﹑ 預測實踐中應注意的幾個問題進行預測活動時，應注意以下幾個問題：（ 1）預測結果的可信度。（ 2）預測方案。（ 3）擬合度和精度。（ 4）預測的期限。（ 5）預測模型。（ 6）數(shù)據(jù)處理與模型調整。（ 7）實際與想象。謝謝觀看 /歡迎下載BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAI
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