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文档简介

1、第二章第二节 客流调查方法一、随车调查二、驻站调查三、问询调查 四、月票调查法 五、填表调查法1第一页,共三十九页。一、随车调查2第二页,共三十九页。3第三页,共三十九页。4第四页,共三十九页。二、驻站调查5第五页,共三十九页。6第六页,共三十九页。7第七页,共三十九页。三、问讯调查8第八页,共三十九页。9第九页,共三十九页。填表调查用于了解职工、居民、大型活动时出行者的出行动态及其规律。调查对象:单位职工小区居民文体场馆10第十页,共三十九页。填表调查(1)单位调查按单位的地域分布,上门做填表调查。定期寄送上门,定期收回,再按地区或路段范围加以统计汇总。表229 单位职工人数及上下班时间调查

2、表11第十一页,共三十九页。12第十二页,共三十九页。(2)文体场馆调查 基础调查:每天演出场次和入、散场时间;最大容纳量(或席位数)、平均上座率等。节假日调查:节假日活动安排和观众预计,预测观众的数量、活动时间、对附近公共交通线站的影响等。13第十三页,共三十九页。居民调查:户信息:住址、户人口数量、交通工具拥有情况、收入等。个人信息:年龄、性别、职业、工作地点等。出行信息:每次出行的目的、时间、交通方式、路径等。14第十四页,共三十九页。相关链接:厦门2009.3.294.1,居民出行调查,抽样家庭约3万户,调查人口约8万人,平均抽样率为3%。 调查范围覆盖厦门六区,对象为本市6岁以上的居

3、民,包括户籍人口和暂住人口(居住1个月以上)。调查内容包括:家庭信息、个人信息、出行信息15第十五页,共三十九页。第三节 客流预测客流预测的分类客流量资料的获取客流预测方法及其选取16第十六页,共三十九页。客流预测的分类短期预测(13年);中期预测(510年)长期预测(15年以上)。17第十七页,共三十九页。相关链接:深圳大运会客流预测大运会期间,深圳市将接待1.6万名运动员、裁判员及随行人员,1万多名记者,3千多名赞助商,3千多名官员、贵宾以及每天10万名以上的观众。服务大运会赛区的3条公交快线E5:龙岗汽车总站-科学馆站 E6:龙东汽车站-福田交通枢纽E7:龙岗中心-宝安中心地铁3号线:益

4、田站龙岗双龙站。18第十八页,共三十九页。客流预测过程19第十九页,共三十九页。客流量资料的获取客流调查随车调查,问询调查,月票调查,填表调查历年资料20第二十页,共三十九页。客流预测方法21第二十一页,共三十九页。(一)定量分析法时间序列法:1992、1993、1994因果分析法:经济、人口、面积经验估计法22第二十二页,共三十九页。假设预测变量的变化会同样延续到未来。直线趋势法曲线趋势法指数平滑法时间序列法平均速度趋势外推法23第二十三页,共三十九页。直线趋势法确定参数误差检验最小二乘法曲线趋势法确定模型24第二十四页,共三十九页。直线趋势法25第二十五页,共三十九页。曲线趋势法每期以相同

5、的增长速度增减变化指数曲线型26第二十六页,共三十九页。若每期增长绝对数相同,则符合抛物线型。27第二十七页,共三十九页。 用最小二乘法计算出a,b,c。 28第二十八页,共三十九页。平均速度趋势外推法将历年客运量发展的速度平均化,并按平均发展速度推算未来若干年客运量。29第二十九页,共三十九页。30第三十页,共三十九页。指数平滑法是对平均速度增长法的改进,应用较为广泛。一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑。 :平滑系数。根据过去的预测值与实际值比较而定。差额大则值应取大一些,差额小则取小一些。通常在0.10.3之间。31第三十一页,共三十九页。指数平滑法举例说明:某公共汽车公司2000年

6、全市的客远景预测值为12亿人次,2000年全年实际客运量为11.82亿人次;依此预测2001年客运量(取=0.3)。32第三十二页,共三十九页。城市常住人口总数公共汽车车辆总数确定参数检验,确定模型相关分析法城市生产总值公共汽车客运量一元线性回归多元线性回归33第三十三页,共三十九页。经验估计法依靠预测人员的经验和分析能力,根据所掌握的信息,对未来客流状况作出估计。用于缺乏比较准确的客流数据时,或者客流出现某种难以用数量揭示的偶然性波动时。34第三十四页,共三十九页。(二)定性分析法德尔菲法 (头脑风暴法)35第三十五页,共三十九页。预测方法的选择短期预测:一般用平均速度外推法,指数平滑法;中、长期预测:一般用直线/曲线趋势法。若历史资料不完整,一般采用经验估计法。若要分析其它因素对客运量的影响,一般用因果分析法。36第三十六页,共三十九页。37第三十七页,共三十九页。38第三十八页,共三十九页。内容总结第二章。第二节 客流调查方法。用于了解职工、居民、大型活动时出行者的出行动态及其规律。定期寄送上门,定期收回,再按地区或路段范围加以统计汇总。节假日活动安排和观众预计,预测观众的数量、活动时间、对附近公共交通线站的影响等。住

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