基于组合预测的城市公交客运量预测模型设计的文献综述
1前言
随着我国城市化进程加快，经济总量和人口规模持续扩大，城市公共交通的发展与城市居民出行的经济性和便捷性息息相关，科学准确的公交客运量预测数据不仅是实现公交线网优化的前提和基础，而且是进行城市公交规划和运营管理的重要参考数据。
然而，城市公交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，许多专家和学者对于公交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各的优缺点，所以预测结果或多或少与实际有一点偏差。因此，研究城市常规公交客运量预测方法，并从中选出最合适的方法，对实现城市的可持续发展具有重大的理论意义和实践价值。
2正文
2.1研究背景
城市公共交通是城市基础设施的重要组成部分，在我国经济发展、城市建设和社会生活中占有重要地位，它直接关系着城市的经济发展与居民生活，对城市经济具有全局性、先导性的影响。但随着城市化的进程，机动车数量不断增长，出现了道路拥挤、堵塞等城市交通问题。所以，合理规划和发展城市公共交通显得至关重要。常规公交是中小城市主要的大运量出行方式，其客运量需求的预测直接关系到规划的合理性和科学性。
现在中小城市还未面临像大城市那样的拥堵严重的问题，优先发展城市公共交通，调整优化城市交通的结构布局，对于解决一些城市交通问题有着重要的意义。但是，由于公共交通系统的复杂性和多变性，客运量的预测往往缺乏不科学，有的线路客运量多，但车辆少，过于拥挤，有些线路车辆多，客运量少，而且车辆的调度也存在一些问题，发车的时间与间隔不能很好地满足乘客的需求。因此，需要更好地预测公交客运量，为城市规划提供更好的参考依据。
近年来，预测技术和计算机技术的提高以及在公交规划管理领域的使用，为公交客运量的预测提供了条件。在我国，预测技术开始应用于公交营运管理中，形成了许多经典的预测方法，如时间序列，回归，灰色理论等，计算机技术的发展也为复杂预测模型的建立提供了可能，而且其他领域的知识也被应用到公交客运量预测上，如神经网络和遗传算法等。
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