=11.873+8.765×R 回归预测 102.71 168 R:人均GDP(万元I人) 202 综合自回归买 (1-0.833B) 102.71 155.3 滑预测 199.1 (1-B=7.986+1+02641-B)8 logiste曲线拟 3x106 y=1+3.12×0.846 102.71 158 174.78 合 组合预测 Y=ar+ar+ar 102.71 160 196 组合预测增长率(%) 7.676.05 从预测的结果可以看出，S市的机动车在未来达到某一时侯后，机动车增长会 放缓。这种增长情况是符合一个城市发展规律的，当机动车保有量接近城市容量限 制时，政府会出台相应的政策限制其发展，其增长速度将会放慢。 3.2.2道路客运需求预测 (1)客运调查分析 2010年5月，规划研究小组对S市道路客运进行了乘客问卷调查，得到如下分 析结论： ①乘客个人特性 在接受调查的乘客中，企业单位职工与自由职业者占了总调查人数的66.5% 而在接受调查的乘客中，收入水平集中在8000元以下。从图131中可以看出不同 职业乘客中收入水平低于4000元居多，其次是4000~8000元，15000元以上最少， 表明道路客运的服务对象主要是中低收入群体。 -21
- 21 - 回归预测 yt=-11.873+8.765×R R：人均 GDP（万元/人） 102.71 168 202 综合自回归平 滑预测 （1-0.833B） (1-B)yt=7.986+(1+0.264)(1-B)εt 102.71 155.3 199.1 logistc 曲线拟 合 102.71 158 174.78 组合预测 102.71 160 196 组合预测增长率（%） — 7.67 6.05 从预测的结果可以看出，S 市的机动车在未来达到某一时候后，机动车增长会 放缓。这种增长情况是符合一个城市发展规律的，当机动车保有量接近城市容量限 制时，政府会出台相应的政策限制其发展，其增长速度将会放慢。 3.2.2 道路客运需求预测 （1）客运调查分析 2010 年 5 月，规划研究小组对 S 市道路客运进行了乘客问卷调查，得到如下分 析结论： ① 乘客个人特性 在接受调查的乘客中，企业单位职工与自由职业者占了总调查人数的 66.5%， 而在接受调查的乘客中，收入水平集中在 8000 元以下。从图Ⅰ-3-1 中可以看出不同 职业乘客中收入水平低于 4000 元居多，其次是 4000～8000 元，15000 元以上最少， 表明道路客运的服务对象主要是中低收入群体。 t t y 1 3.12 0.846 3 106 + = Y Y Y Y = + + 1 1 2 2 3 3
60.00% 3.05 50.00 40.00 30.00 20.00 78% .719 10.0 000 低于40004000^8000800015000 15000以上 图-31乘客收入水平分布图 ②出行特性 从调查结果看，如图1-3-2所示，选择探亲访友、旅游、购物等非公务出行占有 很大比重，已达52.78%，表明本源性需求已占有非常重要地位，已超过派生性需求， 如上班、商务等。本源性需求的增长对服务质量提升提出了更高的要求，因其需求 弹性更大。 30.00% 25.009 9.07 20.00% 15.00 0.00 00 上班探亲访友 商多 图-32出行目的水平分布图 ③出行行为选择 随着收入水平的增长，选择高铁与动车作为中长途出行首选交通工具的比例在 增加，收入水平低于4000，选择公路客车作为中长途出行首先交通工具的比例远大 于其他交通工具，而收入水平在4000~15000，动车成为首选方式，如表1-3-4所示。 -22
- 22 - 图Ⅰ-3-1 乘客收入水平分布图 ② 出行特性 从调查结果看，如图Ⅰ-3-2 所示，选择探亲访友、旅游、购物等非公务出行占有 很大比重，已达 52.78%，表明本源性需求已占有非常重要地位，已超过派生性需求， 如上班、商务等。本源性需求的增长对服务质量提升提出了更高的要求，因其需求 弹性更大。 图Ⅰ-3-2 出行目的水平分布图 ③ 出行行为选择 随着收入水平的增长，选择高铁与动车作为中长途出行首选交通工具的比例在 增加，收入水平低于 4000，选择公路客车作为中长途出行首先交通工具的比例远大 于其他交通工具，而收入水平在 4000～15000，动车成为首选方式，如表Ⅰ-3-4 所示。 53.05% 31.46% 8.78% 6.71% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 低于4000 4000~8000 8000~15000 15000以上 17.22% 25.50% 19.07% 19.39% 7.88% 10.94% 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30.00% 上班 探亲访友 商务 旅游 购物 其它
表明，随着收入水平的增加，人们在进行中长途出行时，更愿意选择高速交通工具： 表-3-4中长途乘客首选交通工具 收入水平 中长途首选交通工具 道路客运高铁动车普通列车私家车 低于400057.88% 9.54%22.82%8.30% 1.45% 4000800035.35%12.12%42.42%4.04%6.06% 8000-1500018.75%15.00%52.50%1.25%12.50% 15000以上43.10%10.34%22.41%6.90%17.24% 对于高铁对乘客出行的影响，利用SPSS进行决策树分析，得到了高铁对乘客 出行影响决策树，如下图133所示。高铁对企事业单位的乘客出行影响最大，占 60.4%,收入大于4000的影响更大。 (2)综合客运量预测 采用了指数平滑预测、综合自回归平滑预测和回归预测模型组合预测未来、市 综合客运量发展情况，如表13-5所示。 表13-5S市关键年份综合客运量预测 预则结栗（万人次） 预测方法 预测模型 20092015 2020 S,=0.3×y,+0.7×(S,+b) b=0.3x(S,-S)+0.7×b HOLT双参数 y=S,+b,×T 41276 69231 88556 指数平滑 说明：y:实际值，b:实际值增量 :预测值，T:预测年长度 综合自回归平 (1-0.746B1-B Y=3386.9+1+0.031B1-B)e 41276 75476 滑预测 94034 B为后移算子，&为各期残差 -131536+Px0.025+M3.076 回归预测 41276 71863 97357 P:人口（人），MGDP(亿元) 组合预测 41276 71237 92480 组合预测增长率(%) 9.54 7.61 -23
- 23 - 表明，随着收入水平的增加，人们在进行中长途出行时，更愿意选择高速交通工具。 表Ⅰ-3-4 中长途乘客首选交通工具 收入水平 中长途首选交通工具 道路客运 高铁 动车 普通列车 私家车 低于 4000 57.88% 9.54% 22.82% 8.30% 1.45% 4000~8000 35.35% 12.12% 42.42% 4.04% 6.06% 8000~15000 18.75% 15.00% 52.50% 1.25% 12.50% 15000 以上 43.10% 10.34% 22.41% 6.90% 17.24% 对于高铁对乘客出行的影响，利用 SPSS 进行决策树分析，得到了高铁对乘客 出行影响决策树，如下图Ⅰ-3-3 所示。高铁对企事业单位的乘客出行影响最大，占 60.4%，收入大于 4000 的影响更大。 （2）综合客运量预测 采用了指数平滑预测、综合自回归平滑预测和回归预测模型组合预测未来 S 市 综合客运量发展情况，如表Ⅰ-3-5 所示。 表Ⅰ-3-5 S 市关键年份综合客运量预测 预测方法 预测模型 预测结果 （万人次） 2009 2015 2020 HOLT 双参数 指数平滑 y S b T b S S b S y S b t t t t t t t t t t t = + = − + = + + + − − − − 1 1 1 1 1 ˆ 0.3 ( ) 0.7 0.3 0.7 ( ) 说明：yt：实际值，bt：实际值增量 t y ˆ ：预测值，T：预测年长度 41276 69231 88556 综合自回归平 滑预测 (1-0.746B)(1-B) Yt=3386.9+(1+0.031B)(1-B)εt B 为后移算子，εt为各期残差 41276 75476 94034 回归预测 Yt=-131536+P×0.025+M×3.076 P：人口（人），M：GDP（亿元） 41276 71863 97357 组合预测 41276 71237 92480 组合预测增长率（%） — 9.54 7.61
(3)客运运输结构预测 通过考虑铁路与公路两种运输方式的广义费用成本，采用二分类L0gt模型计 算各种方式的份额。表达式为： P= exp(a+bx(v-v)+cx(-) 1+exp(a+bx(v-vz)+cx(-S) 其中：P—公路运输方式的市场份额； 【、乃一公路、铁路运输的平均速度： 、公一公路、铁路运输单位里程时间消耗： 人、人—公路、铁路运输费率： a、b、C—根据历史市场份额采用加权最小二乘法或 极大似然估计法求出来的拟合参数。 -24-
- 24 - （3）客运运输结构预测 通过考虑铁路与公路两种运输方式的广义费用成本，采用二分类 Logit 模型计 算各种方式的份额。表达式为： 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 exp( ( ) ( ) 1 exp( ( ) ( ) a b v v c f f P a b v v c f f − − − − + − + − = + + − + − 其中： P ———公路运输方式的市场份额； V1、V2———公路、铁路运输的平均速度； 1 V1 − 、 1 V2 − ———公路、铁路运输单位里程时间消耗； 1 f 、 2 f ———公路、铁路运输费率； a、b 、c———根据历史市场份额采用加权最小二乘法或 极大似然估计法求出来的拟合参数
高开程 Node ■比 Total 100.0103 Pabe-00 469,df=2 企业单位事业单的 Node Node ■比大 010 ■比 664 55 Total 7.780 Total 60.4626 Total 319330 hi-square-6 395,df=】 Node Node ，15 很小 6020 很小 Total 322334 Total 28.2292 图1-33高速开通后乘客的出行影响图 a、b、c拟合结果如下： a=7.088,b=-219.134.c=-101.036 特征年客运运拾结构预测值见表I3-6。 -25
- 25 - 图 Ⅰ-3-3 高速开通后乘客的出行影响图 a、b 、c 拟合结果如下： a = 7.088，b = −219.134，c = −101.036 特征年客运运输结构预测值见表Ⅰ-3-6