信息技术发展对城市交通客流量替代作用的定量研究
《2024年城市轨道交通客流预测与分析方法》范文
《城市轨道交通客流预测与分析方法》篇一一、引言随着城市化进程的加速，城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分，其客流预测与分析显得尤为重要。
准确预测轨道交通客流量，不仅有助于城市交通规划的制定，还能为城市交通运营管理提供科学依据。
本文将详细介绍城市轨道交通客流预测与分析的方法，以期为相关领域的研究与实践提供参考。
二、城市轨道交通客流预测方法1. 历史数据法历史数据法是利用历史客流数据，通过统计分析方法，建立客流预测模型。
该方法主要包括时间序列分析、回归分析和灰色预测等方法。
时间序列分析通过分析历史客流数据的时序变化规律，预测未来客流量；回归分析则通过分析影响客流量的因素，建立回归模型，预测未来客流量；灰色预测则是一种基于灰色系统的预测方法，适用于数据量少、不确定性大的情况。
2. 智能算法法随着人工智能技术的发展，智能算法在城市轨道交通客流预测中得到了广泛应用。
其中，神经网络、支持向量机、深度学习等算法在客流预测中表现出较好的效果。
这些算法可以通过学习历史客流数据，自动提取数据中的特征，建立预测模型，实现客流量的准确预测。
三、城市轨道交通客流分析方法1. 客流特征分析客流特征分析是对轨道交通客流的时空分布、客流组成、客流波动等进行深入分析。
通过分析不同时间段、不同区段的客流特征，可以了解城市轨道交通的运营状况，为运营管理和线路规划提供依据。
2. 客流与城市发展关系分析客流与城市发展关系分析是通过分析城市人口、经济、就业、土地利用等与客流的关系，揭示城市轨道交通客流的内在规律。
通过分析城市发展对轨道交通客流的影响，可以为城市规划和交通规划提供参考。
四、实例分析以某大城市轨道交通为例，采用历史数据法和智能算法法进行客流预测。
首先，收集该城市轨道交通的历史客流数据，包括日客流量、时段分布、节假日客流量等。
然后，利用时间序列分析、回归分析和神经网络等方法建立预测模型，对未来一段时间内的客流量进行预测。
同时，结合客流特征分析和客流与城市发展关系分析，了解该城市轨道交通的运营状况和未来发展趋势。
城市轨道交通乘客流量预测与分析
城市轨道交通乘客流量预测与分析城市轨道交通（Urban Rail Transit）作为城市公共交通的重要组成部分，承载着大量人流的运输任务。
为了更好地管理和规划城市轨道交通系统，乘客流量预测与分析成为了一项十分重要的研究课题。
本文将从乘客流量概述、预测方法以及分析应用等方面进行探讨。
一、乘客流量概述随着城市人口的增加和汽车行驶成本的提高，越来越多的乘客选择轨道交通作为出行方式。
因此，轨道交通系统中的乘客流量也在不断增加。
乘客流量主要受到城市人口、区域开发情况、经济活动水平等因素的影响。
了解乘客流量分布特点对于优化调度和规划轨道交通系统具有重要意义。
二、乘客流量预测方法1. 基于统计模型的预测方法统计模型通常利用历史数据来推测未来的乘客流量。
常用的统计模型包括时间序列模型、灰色模型、回归模型等。
这些模型能够发现乘客流量的周期性和趋势，从而预测未来的变化趋势。
2. 基于机器学习的预测方法机器学习方法借助计算机的计算能力和数据挖掘技术，通过对历史数据的学习建立模型，再利用该模型对未知数据进行预测。
常用的机器学习方法有神经网络、支持向量机等。
这些方法能够更好地捕捉乘客流量的非线性特征，提高预测准确度。
3. 基于仿真模拟的预测方法仿真模拟方法通过构建轨道交通系统的仿真模型，模拟乘客的出行行为与乘车选择，从而预测系统中的乘客流量。
仿真模拟方法能够考虑多种复杂的因素，如乘客行为、交通拥堵等，提供更加真实和准确的预测结果。
三、乘客流量分析应用1. 运营调度优化通过对乘客流量进行分析，可以帮助轨道交通运营方根据实际情况进行优化调度。
例如，根据不同时间段的乘客流量分布，可以合理安排列车班次和运行时刻表，提高运行效率和满意度。
2. 站点规划与设施改造乘客流量预测和分析可以为轨道交通站点的规划与设施改造提供重要参考。
根据不同站点的乘客流量，可以决定站点大小、出入口数量以及设施配置，以适应未来的需求变化。
3. 市政交通规划乘客流量是城市交通规划的重要指标之一。
基于城市大数据的交通出行分析与规划研究
基于城市大数据的交通出行分析与规划研究近年来，随着城市化进程的提速，人们对城市交通的安全和便捷性要求也越来越高。
交通出行是城市生态的重要组成部分，是城市建设和发展不可或缺的一部分。
在交通出行的规划和研究中，城市大数据应用得越来越广泛。
下面将结合实际案例，阐述基于城市大数据的交通出行分析与规划研究的重要性和可行性。
一、城市大数据在交通出行分析中的应用城市大数据是通过各种传感器、卫星等技术手段获取城市各种数据的总称。
这些数据包括了人口流动、交通拥堵、公共设施使用等方面的信息。
通过对这些城市大数据进行分析和挖掘，可以更加深入地了解城市的运行和管理。
1.人口流动分析城市的人口流动是城市交通出行的重要组成部分，人口集中的地区交通拥堵情况容易变得非常严重。
通过城市大数据分析，可以了解人口分布情况，预测人口流动趋势及分布变化，对交通出行的规划和管理提供数据支持。
例如，2016年上海市交通委员会结合城市大数据，针对上海市区内道路车流量、建筑物高度、公交线路等因素进行分析，提出了“机动车限行”政策的方案，有效缓解了交通出行的拥堵状况。
2.交通拥堵分析城市交通拥堵是人们最常见的交通问题之一。
通过城市大数据挖掘城市交通拥堵程度、拥堵区域、拥堵时间等信息，并运用数据建模和预测技术，可以提高城市交通出行的效率，减轻道路交通拥堵。
例如，2019年，杭州市交通委员会根据城市大数据的分析，对于交通拥堵的时段，杭州市规定了早高峰先行禁行时间，和下午高峰时段限行“单双号”车辆的措施。
这些措施的实施，有效减轻了杭州市的交通拥堵问题。
3.公共交通出行规划公共交通出行是城市交通的重要组成部分。
通过城市大数据对公共交通运营数据的挖掘，评估公共交通网络的集约性、发展状况等，可以为交通出行规划和管理提供参考。
通过对线路、站点等数据的分析，公共交通管理方可以制定更优化的公共交通方案，提高公共交通出行质量。
例如，北京市在2018年对地铁9号线地铁车站通过城市大数据的分析，确定了地铁站名和线路图的优化方案。
基于人工智能的交通流量预测
基于人工智能的交通流量预测在现代社会，交通流量的预测对于城市的规划、交通管理以及居民的出行都具有极其重要的意义。
随着科技的不断发展，人工智能技术正逐渐成为交通流量预测领域的强大工具。
要理解基于人工智能的交通流量预测，首先得明确交通流量的特点。
交通流量并非是恒定不变的，它会受到众多因素的影响。
比如，一天中的不同时间段，早高峰、晚高峰时段的交通流量明显高于其他时段；一周中的工作日和周末，流量也有显著差异；再者，天气状况，如雨雪天气会导致交通流量的变化；还有特殊事件，如大型活动、节假日等，都会对交通流量产生影响。
传统的交通流量预测方法，往往基于历史数据的统计分析，建立简单的数学模型。
但这些方法存在着明显的局限性。
它们难以应对复杂多变的交通状况，对于突发情况的预测能力不足。
而人工智能技术为交通流量预测带来了新的突破。
人工智能的核心在于它能够像人类大脑一样学习和推理。
通过大量的数据输入，人工智能系统能够自动识别数据中的模式和规律，并基于这些模式和规律进行预测。
在交通流量预测中，常用的人工智能技术包括机器学习和深度学习。
机器学习中的一些算法，如决策树、随机森林、支持向量机等，被广泛应用于交通流量的预测。
以决策树为例，它通过对历史数据的分析，构建一棵决策树，根据输入的特征来预测交通流量。
随机森林则是多个决策树的组合，进一步提高了预测的准确性和稳定性。
深度学习在交通流量预测中的应用更是具有显著的优势。
比如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。
CNN 通常用于图像识别等领域，但在交通流量预测中，也可以将交通流量数据看作是一种时空图像，通过卷积操作提取特征。
RNN 则特别适合处理序列数据，在交通流量预测中，交通流量随时间的变化就是一个序列。
LSTM 和 GRU 则解决了传统 RNN 存在的长期依赖问题，能够更好地捕捉长期的时间依赖关系。
为了让人工智能系统能够准确地预测交通流量，数据的质量和数量至关重要。
基于大数据的城市交通流量预测与优化控制技术研究
基于大数据的城市交通流量预测与优化控制技术研究城市交通问题一直是现代社会中的一个重要议题，它涉及到人们的出行、交通效率、环境污染等多个方面。
随着大数据技术的发展，基于大数据的城市交通流量预测与优化控制技术逐渐成为解决城市交通问题的重要手段。
本文将探讨这一技术的研究与应用。
一、大数据在城市交通流量预测中的应用1. 数据收集：大数据技术可以实时、全面地收集城市交通数据，包括交通信号、交通摄像头、GPS等传感器数据，人工智能算法能够对这些数据进行智能提取和分析，帮助我们更好地了解城市交通状况。
2. 数据分析与预测：借助大数据技术，交通专家可以对历史交通数据进行分析，提取规律和趋势，并基于这些数据进行交通流量预测。
这些预测结果可以作为决策者优化交通管理、规划道路建设的重要依据。
3. 智能交通管理：通过大数据分析，我们可以实时监控城市交通状态，提前发现交通拥堵、事故等问题，并采取相应措施进行交通疏导。
同时，交通部门还可以利用大数据技术优化信号灯配时方案、调整巴士车队运行路线，提高交通效率。
二、基于大数据的城市交通优化控制技术1. 基于大数据的信号灯优化：传统信号灯控制方案往往是固定周期的，无法适应实时交通情况的变化。
而基于大数据的信号灯优化控制技术可以根据实时交通信息，智能地调整信号灯配时，以提高交通流动性和效率。
2. 基于大数据的交通拥堵预警系统：借助大数据技术，交通管理部门可以实时掌握城市交通拥堵情况，并提前预警和疏导交通。
通过分析历史交通数据和实时交通状况，系统可以预测出潜在的拥堵区域，并采取相应措施减轻拥堵。
3. 基于大数据的路线规划与导航：大数据技术可以帮助实时计算最佳路线，考虑交通状况、行驶时间、道路条件等因素，指导驾驶者选择最快捷、最经济的路线。
这不仅可以减少交通拥堵，还可以节约燃料和时间。
三、大数据交通流量预测与优化控制技术的应用案例1. 某城市交通信号灯优化：根据大数据分析，该城市采用了基于大数据的信号灯优化控制技术。
交通流量预测技术的研究现状和应用
交通流量预测技术的研究现状和应用随着城市化进程的加速、汽车保有量的持续增长和人口聚集现象的加剧，城市交通已成为当今社会面临的一大难题。
为了解决交通拥堵、提高交通效率，现代交通管理需要借助先进技术来优化通行。
其中，交通流量预测技术是实现交通管理智能化、高效化的重要手段之一，已经吸引了学界和业界的广泛关注。
本文将介绍交通流量预测技术的研究现状和应用，以及未来发展趋势。
一、交通流量预测技术的研究现状交通流量预测技术是一种利用历史交通数据和相关现场数据进行交通流量预测的技术。
该技术可以应用于实时交通管理、公路规划、交通预测和交通仿真等领域。
目前，国内外学界和业界已经开展了广泛的交通流量预测技术的研究，其中主要包括以下几个方面：1. 基于统计学模型的预测方法基于统计学模型的预测方法，利用建立的统计学模型对历史交通数据进行回归分析和时间序列分析，进行交通流量预测。
这种方法的优点在于可以通过较少的线性模型参数来表示复杂的非线性系统。
然而，由于交通系统具有多因素交互作用的复杂性，基于统计学模型的预测方法往往无法满足预测精度要求。
2. 基于人工神经网络的预测方法基于人工神经网络的预测方法，利用建立的神经网络对历史交通数据进行训练和拟合，并进行交通流量预测。
这种方法在处理非线性问题上具有很强的优势，可以准确地预测交通流量，但是神经网络的结构和学习过程比较复杂，需要大量的数据进行训练，且易受训练样本的影响。
3. 基于时空数据挖掘的预测方法基于时空数据挖掘的预测方法，通过对历史交通数据中包含的时空关系进行挖掘，以获取未来交通流量的预测结果。
这种方法在处理交通流量预测中具有很强的优势，可以对复杂的时空交互关系进行建模，预测结果精度较高。
以上三种方法是目前国内外交通流量预测技术研究的主要方向，研究重点主要是针对不同的应用场景进行效果验证。
例如，在城市交通管控领域，国内外学者和企业研究人员利用交通流量预测技术，进行智能化交通管控系统的开发和应用。
人工智能在交通流量预测中的应用探讨
人工智能在交通流量预测中的应用探讨人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当今最热门和前沿的领域之一，在交通流量预测中扮演着越来越重要的角色。
随着城市化进程的加快和交通运输的持续发展，如何准确预测和管理交通流量成为当今城市交通规划和管理的重大挑战。
而人工智能技术通过具备数据处理和模式识别能力的算法，为交通流量预测提供了新的解决方案。
一、人工智能技术在交通流量预测中的应用1. 大数据分析人工智能技术可以通过处理大规模的交通数据，进行准确的流量预测。
通过收集和分析实时的交通数据，包括车辆轨迹数据、交通信号数据、GPS定位数据等，可以帮助交通管理部门了解路网状态，预测未来的交通流量，从而优化交通指挥和规划。
这样的数据分析技术可以帮助城市交通运输部门提高交通效率，减少交通拥堵，提高出行的便利性。
2. 机器学习算法机器学习算法是人工智能技术的重要组成部分，其在交通流量预测中的应用日益增多。
基于历史交通数据和实时数据，机器学习算法可以通过构建模型，分析交通流量的变化规律，预测未来的交通流量，并根据预测结果进行相应的交通调度和规划。
这些算法可以通过优化传统的交通模型，更准确地预测未来交通流量的变化趋势，为城市交通管理提供科学决策依据。
3. 智能交通系统智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）是将人工智能技术与交通管理系统相结合的一种创新方式。
通过在路口、车站、高速公路等交通场景中部署感知设备和数据传输设备，智能交通系统可以实时采集和传输交通数据，包括车辆数量、车速、拥堵情况等。
通过人工智能技术的算法分析，智能交通系统可以预测未来的交通流量，实现智能交通灯控制、路况提醒等交通管理功能。
二、人工智能技术在交通流量预测中的优势1. 高准确性人工智能技术通过处理大规模的数据和应用机器学习算法，可以大大提高交通流量预测的准确性。
与传统的交通模型相比，人工智能技术能够更好地适应交通系统的复杂性和不确定性，提供更精确的预测结果。
基于大数据技术的城市交通流量预测研究
基于大数据技术的城市交通流量预测研究随着城市化进程的不断发展，城市交通成为越来越重要的课题。
由于城市交通流量的复杂性和不确定性，交通拥堵成为了城市交通常见问题。
如何有效预测城市交通流量，对于优化城市交通，减轻交通拥堵，提升城市经济和人民生活质量有着重要的意义。
基于大数据技术的城市交通流量预测研究是目前研究热点。
一. 大数据技术在城市交通流量预测中的应用城市交通流量预测是一个大数据问题，旨在分析和预测在较大的城市范围内的通行情况和交通流量状况。
大数据技术的应用可以在数据收集、数据分析、数据建模、数据展示等阶段中加强交通流量预测的准确性和有效性。
在这些阶段中，大数据技术的应用包括但不限于以下几个方面：1. 数据收集大数据技术使得数据的收集变得更为方便和高效，应用广泛且成本较低。
城市交通流量预测所需要的数据包括交通流量、交通路线、交通事故、天气及交通相关的其他信息。
通过大数据采集技术，交通基础设施（如视频监控、传感器）和社交媒体平台（如微博、微信）中收集到的数据可以快速整合，进而形成高质量的交通数据集。
2. 数据分析城市交通流量预测需要对数据进行分析与处理。
数据分析的关键任务是对数据的清理、转换、抽取和加工，以便于数据建模。
在数据分析阶段中，通过机器学习等方法来挖掘数据中的规律能够有助于理解和预测交通流量。
3. 数据建模基于收集和分析的数据，使用机器学习、统计学习等方法进行数据建模，从而得到交通流量预测模型。
数据建模是城市交通流量预测的核心环节，这个环节的质量决定了预测结果的准确性及可靠性。
4. 数据展示数据展示将交通流量预测结果可视化展示出来，为决策者提供决策支持。
数据展示有多种方式，包括数据图表、地图和虚拟现实等。
通过数据展示，城市规划者可以分析和比较不同预测结果的准确性，从而做出更加明智地决策。
二、大数据技术在城市交通流量预测中的应用案例1. 美国新泽西州的城市交通流量预测美国新泽西州麻省理工学院的研究小组，采用大数据预测技术，借助各种数据源和算法，实现了对纽约市和新泽西州之间道路的实时交通流量预测。
基于大数据对城市轨道交通客流分析
基于大数据对城市轨道交通客流分析随着城市化进程的加速，城市轨道交通系统已成为现代城市中不可或缺的重要组成部分。
随着城市轨道交通网络的不断扩张和客流的增长，如何更加科学、高效地运营城市轨道交通系统成为一个亟待解决的问题。
而大数据技术的发展为城市轨道交通客流分析提供了新的工具和思路。
本文将探讨基于大数据对城市轨道交通客流分析的方法和意义。
1. 借助大数据技术可以更全面、精确地分析城市轨道交通客流数据。
传统的客流分析方法往往局限于人工调查和简单的统计分析，无法从全局角度准确地把握城市轨道交通系统的客流情况。
而借助大数据技术，可以将城市轨道交通系统的各个站点、线路的客流数据进行全面、精细的分析，以便更好地理解城市轨道交通系统的客流特征和规律。
2. 大数据技术可以帮助城市轨道交通系统做出更科学、合理的运营决策。
通过对城市轨道交通客流数据的深度挖掘和分析，可以为城市轨道交通系统的线路规划、班次安排、乘客服务等方面提供更加科学、合理的运营决策支持，以提升城市轨道交通系统的运营效率和服务质量。
3. 大数据技术可以为城市交通规划和建设提供更加科学、精准的参考。
城市轨道交通系统的规划和建设需要充分考虑城市的发展趋势、人口分布、交通需求等多方面因素，而这些因素的变化和规律往往需要通过大数据分析来揭示。
通过对城市轨道交通客流数据的深入挖掘和分析，可以为城市交通规划和建设提供更加科学、精准的参考，以确保城市轨道交通系统的规划和建设更加符合城市的实际需求和发展方向。
大数据技术对城市轨道交通客流分析具有重要意义，可以为城市轨道交通系统的运营管理、规划建设等方面提供更加科学、精准的支持和指导。
大数据技术提供了一系列针对城市轨道交通客流分析的方法和工具，可以更加全面、精细地理解城市轨道交通系统的客流情况和特征。
下面将介绍一些基于大数据的城市轨道交通客流分析方法。
1. 数据采集与清洗。
城市轨道交通系统每天都会产生大量的客流数据，如进站人数、出站人数、换乘人数等。
基于大数据的交通流量预测模型研究与应用
基于大数据的交通流量预测模型研究与应用交通流量是城市交通运输系统中的重要指标之一，对城市交通管理和规划具有重要意义。
随着城市化进程的加快和交通需求的增加，交通流量的准确预测成为保障城市交通顺畅、优化交通资源配置的关键。
传统的交通流量预测方法主要基于统计模型和传统的时间序列分析方法，但在实际应用中存在预测效果较差、数据要求较高和计算量大等问题。
为解决这些问题，基于大数据的交通流量预测模型应运而生。
基于大数据的交通流量预测模型采用了大数据分析方法，以城市交通数据为基础，通过对海量的交通数据进行挖掘和分析，提取交通数据中的规律和特征，并利用机器学习和数据挖掘等方法建立预测模型。
该模型基于历史数据和实时数据，可实现精确、快速、准确的交通流量预测。
首先，基于大数据的交通流量预测模型能够更好地利用历史数据进行预测。
通过对历史交通数据的分析，可以获取不同时间段、不同天气条件下的交通流量情况，从而得到交通流量的规律和演变趋势。
借助机器学习算法，模型可以自动学习历史数据中的规律，并将这些规律应用到未来的交通流量预测中。
通过不断地更新历史数据和模型参数，可以使模型更加准确地预测未来的交通流量。
其次，基于大数据的交通流量预测模型将实时数据纳入预测过程。
随着科技的进步，城市交通系统中的传感器和摄像头普及程度越来越高，可以获取到大量的实时交通数据，如车辆速度、车流密度、路段占用情况等。
基于大数据的交通流量预测模型可以实时获取这些数据，并将其作为输入，结合历史数据进行预测。
通过实时数据的更新，可以实现更加准确的交通流量预测。
此外，基于大数据的交通流量预测模型还可以利用其他相关数据进行辅助预测。
例如，天气是影响交通流量的重要因素之一。
基于大数据的交通流量预测模型可以获取天气数据，并将其纳入预测模型中，从而提高交通流量预测的准确性。
此外，还可以结合其他数据，如城市活动信息、公交车发车时间等，进一步提高预测效果。
基于大数据的交通流量预测模型不仅可以用于交通管理和交通规划，还可以应用于智能交通系统中。
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2000年9月系统工程理论与实践第9期 文章编号:100026788(2000)0920078205信息技术发展对城市交通客流量替代作用的定量研究刘 红,真 虹(上海海运学院管理系,上海200135)摘要: 在分析研究信息技术的发展和应用对城市交通客流量具有替代作用的基础上,构造了两者之间的数学模型,并给出了利用多项式最小二乘拟合和方差分析法求解替代函数的一般过程Λ利用上述模型和方法,本文就上海市1989年至1997年信息技术的发展和应用对城市交通客流量的替代函数进行了拟合,计算结果证明拟合是成功的Λ关键词: 信息技术;城市交通;客流;定量分析中图分类号: U12;G202 αA Q uan titative Study on Sub stitu te Effectof Info rm aton T echno logy fo r the D evelopm en tof U rban Passengers T rafficL I U Hong,ZH EN Hong(D epartm en t of M enagem en t,ShanghaiM ariti m e U n iversity,Shanghai200135)Abstract: Based on the analysis of sub stitu te effect of info rm ati on techno logy fo ru rban passengers traffic,a m athem atics model is advanced in th is paperΛIn o rder toob tain the sub stitu te functi on,the po lynom ial cu rve fitting w ith least-squareesti m ati on and variance analysis are emp loyed,and the general p rocedu re is givenΛL astly,acco rding to the p resen t statistical data of Shanghai,the sub stitu te functi on from1989to1997is successfu lly fitting by the au tho rsΛKeywords: info rm ati on techno logy;u rban traffic;passenger flow;quan titativeanalysis1 引言在工业经济逐步迈向知识经济的过程中,作为知识经济重要标志的信息技术正在成为推动社会进步的一种源动力,并越来越显示出其对社会发展的巨大影响Λ通信和计算机技术的结合所形成的现代信息处理网络正在改变着传统社会的运行方式Λ在城市交通运输领域,信息技术的运用是优化城市交通运输体系的有效且必要的手段,它不仅提高了运输载体的发送密度,增加了运输流量,为城市交通运输提供了安全保障,而且改善了城市交通运输的服务质量,为城市交通运输的集约化发展提供了最佳选择Λ但同时必须注意到,交通运输与通信之间存在着相互替代的影响关系Λ随着信息流的畅通以及信息技术逐步渗入到城市工作、生活的各个领域,城市的就业结构、人们的交往与生活方式等都将发生剧烈的变化,而这种变化将对城市交通运输中的客流量的形成产生重大影响,从而在一定程度上将起到缓解城市交通运输的作用Λ本文拟在分析信息技术对城市交通的工作性和非工作性客流量的部分替代关系的基础上,运用统计和预测理论建立起相应的数学模型,以期揭示城市客运交通与信息流之间的内在规律,为合理制定城市客α收稿日期:1999212204资助项目:国家自然科学基金(79670055)运交通的发展提供科学的依据Λ2 信息技术对城市交通客流量的影响分析交通与通信之间有着密切的联系Λ从广义的角度来讲,交通与通信属于同一产业,它们的社会功能也属于同一类,因此彼此之间具有相互促进和相互替代的关系Λ信息技术对交通运输的促进作用是有目共睹的,并已得到广泛的研究,而其对交通运输的替代作用这一重要侧面却尚未引起人们足够的重视Λ已有的调查研究表明,在通信不够发达或不能提供方便的服务时,交通运输的客运量中有相当一部分客流的出行目的是进行信息交换Λ随着经济的发展和人们对时间、信息的价值观日益增强,现代通信方式将逐步成为社会化的通信手段Λ当通信能够达到甚至优于交通交往传递信息的效果时,部分作为信息载体的客流就有可能被某些通信方式所替代Λ据英国交通部调查,41%的城市间交通交往可被通信方式替代,如果通信方式进一步现代化,这一数字还可增加20%Λ我国有关单位也曾先后于1986年和1989年对旅客出行目的及其可被通信方式替代的情况作了调查,结果发现我国现有客运量中的信息载体率约占60%,而其中有35%可被现有的通信方式所替代Λ另据笔者最近对我国铁路客运交通进行的抽样调查也反映出同样的事实,即铁路客运量中的信息载体率为62.8%,旅客自己认为可以由通信方式替代本次出行的人数占43%Λ由此可见,信息技术对交通运输客流量的替代作用是不容忽视的Λ在城市交通运输方面,信息技术对城市交通客流量的替代作用体现得较为明显Λ按照传统的城市交通发展理论,城市交通的客流量将随着城市人口的增加而增加Λ然而目前信息化程度较高的城市,如我国的上海市,其城市交通客运总量及客运生成密度(即城市居民平均每人每年的出行次数)的统计值却呈逐年下降的趋势Λ虽然造成这种现象的原因有很多,但是不可否认,信息技术在城市工作、生活的各个领域中正在得到越来越广泛地运用,从而导致了对城市交通客流量的部分替代;这应该是其中的一个主要原因Λ对此,我们可以从构成城市交通客流量的两个方面—工作性客流和非工作性客流来进行分析:2.1 就业结构和办公方式的改变将减少城市交通运输的工作性客流城市交通运输的工作性客流在很大程度上取决于城市居民的就业结构和他们的工作方式Λ随着信息技术应用的日益广泛深入,信息及其相关产业的产值占GD P 中的比重将迅速增加,从而导致整个社会的就业结构发生根本性的变化Λ这一点在信息产业比较发达的美国已经成为现实Λ据统计,1997年美国信息及其相关产业的产值占其GD P 的80%,已有超过2 3的劳动力受雇于信息行业Λ可以预见,随着信息技术的进一步发展和运用,信息产业将成为下一世纪的主导产业,这必将导致更多的劳动力转移到与信息相关的行业中去,这将引起就业结构发生变化Λ这一重大变革会使办公方式由集中走向分散,从而使得弹性工作制和家中办公不再仅仅是一种憧憬Λ由此将导致城市交通的工作性客流量的降低Λ据预测,当办公方式由集中走向分散时,现有的城市交通客流量可减少30～40%Λ2.2 居民生活和交往方式的改变将减少城市交通的非工作性客流城市交通的非工作性客流量取决于城市居民的生活和交往方式Λ在传统的社会里,城市居民是通过面对面接触的方式进行交往,并由此获得生活所必需的信息和物品,而信息技术在生活领域的运用将直接消除面对面接触的必要性Λ人们可以充分享受网上购物、远程医疗、多媒体教育、电子邮件、可视电话等信息技术给生活和交往所带来的方便和乐趣,而不必再费时费力地乘车到商店、医院、学校、邮局和朋友家中等地方去接受类似的服务和联络感情Λ另一方面,生活和交往的便捷在某种程度上又将缩小城市和乡村的差距,使得部分城市居民乐意到有着美好田园风光的乡村去居住,从而降低城市人口的集中度Λ因此城市非工作性客流量的减少也是可以预见的Λ综上所述,信息技术的发展与应用必然会对城市交通客流量产生部分替代作用Λ3 信息技术的发展和应用对城市交通客流量替代关系的数学模型以上我们就信息技术对城市交通客流量的部分替代作用进行了分析说明,而这种替代作用的大小是与信息技术的发展状况以及它在城市居民工作和生活领域的应用和普及程度紧密相关的Λ当信息技术的97第9期信息技术发展对城市交通客流量替代作用的定量研究发展和应用不充分时,城市居民不得不依靠频繁的出行来获得生活和工作所必需的信息,此时城市交通客流量将遵循传统的城市交通发展理论,随着城市人口的增长而增长;这时,信息技术对城市交通客流量的替代作用并不明显Λ当信息技术的发展和应用能够达到优于交通交往获得信息的效果时,信息技术对城市交通客流量的替代作用开始显露出来,从而导致城市交通客流量出现下降的趋势,并且这种趋势将随着信息技术的发展及其应用的广泛和深入逐渐加强Λ从表1和图1反映的上海市近20年城市客运发展以及通信发展变化中可以明显看出这一规律Λ我们用比较抽象的曲线来表示信息技术的发展和应用程度与城市交通客流量之间的这种关系,便可绘制成图2Λ图中自变量t 代表时间(年份),函数f 1(t )表征遵循传统城市交通发展理论的城市交通客流量发展曲线,f 2(t )表征考虑信息技术替代作用后的城市交通客流量的发展曲线,f 3(t )表征信息技术的发展和应用状况曲线Λ表1 上海市1978～1997年间城市交通客运生成密度与市区电话用户数年份客运生成密度(次 人・年)市区电话用户(万户)年份客运生成密度(次 人・年)市区电话用户(万户)1978449.47.471988764.224.181979507.68.421989708.330.721980566.98.901990694.039.261981600.89.381991724.448.631982612.910.081992740.266.401983643.011.231993590.595.531984662.112.951994549.5158.01985717.515.191995536.8223.31986730.117.261996240.1303.31987767.719.891997233.5373.3图1 上海市1978～1997年城市客运生成密度与市区电话用户变化图显然在特定年份t 城市交通客流量的降低值为f 1(t )-f 2(t )Ζ假定城市交通客流量的降低是完全由信息技术的发展和应用引起的Ζ引进表征信息技术的发展和应用对城市交通客流量替代关系的未知函数∆(t )(∆(t )Ε0)后,可以发现∆(t )与f 1(t )-f 2(t )存在着如下的关系:f 1(t )-f 2(t )=∆(t )f ′3(t )(1)式中f ’3(t )为f 3(t )的导数,代表了信息技术的发展和应用速率Ζ分析上式可知,当f ’3(t )趋近于0时,f 1(t )-f 2(t )也同时趋近于0;而随着f 3(t )的逐渐增大,f 1(t )-f 2(t )也将逐渐增大Ζ因此式(1)满足我们关于信息技术的发展和应用对城市交通客流量替代作用的分析讨论,可以成为信息技术的发展和应用对城市交通客流量替代作用的数学模型Ζ使我们感兴趣的是替代函数∆(t )Ζ然而在通常情况下,我们只能得到城市交通客流量和信息技术发展与应用状况的统计数据,而不能得到它们与年份的函数关系f 1(t )、f 2(t )、f 3(t ),因此∆(t )的具体形式是不明确的,必须运用适当的数学方法通过拟合来获得Ζ在这方面最常用的数学方法是多项式最小二乘拟合Ζ08系统工程理论与实践2000年9月图2 信息技术应用与城市交通客流量发展曲线3.1 已知n 个统计数据点(t i ,f δ1(t i ))(i =1,2,…,n ),求一m 次(m Φn )多项式f1m(t ):f1m(t )=a 0+a 1t +a 2t 2+…+a m t m(2)使得在各数据点上按上式计算所得的对f 1m (t i )的估计值f δ1m (t i )与真值f 1m (t i )之间的残差平方和Q 最小,即:Q =6ni =1[f δ1m (t i )-f1m(t i )]2→m in (3) 上述命题的求解可以按如下步骤进行:1)运用变量代换方法把f δ1m (t i )化为多元线性方程:fδ1m (t i )=f δ1m (u →)=a 0+a 1u i 1+a 2u i 2+…+a m u i m(4)式中u ik =t k i (k =1,2,…,m )Ζ2)将式(4)代入式(3),并令残差平方和Q 对系数a k (i =0,1,2,…,m )的偏导5Qa k=0,即:5Qa k =26ni =16mj =0a j u ij -f1m(t i ) u ik =26n i =16mj =0a j t j i -f1m(t i ) t k i =0(5) 3)解式(5)所代表的m +1个线性方程,求得系数Ζ4)按式(4)计算残差平方和Q Ζ需要注意的是拟合多项式的m 次数并非是越大越好的,需要在逐步增加m 的情况下,判断其对残差平方和减小的贡献是否显著(即显著性检验)来确定Ζ判断时使用的判据为:F m +1=(Q m -Q m +1) 1Q m +1(n -m -2)ΕF Α(1,n -m -2)(6)式中Q m 为拟合多项式次数为m 时的残差平方和,分子代表残差平方和的减少与相应自由度之比,分母代表拟合多项式次数为m +1时的残差平方和与相应自由度之比,F m +1服从概率分布F (1,n -m -2),Α为显著性水平Ζ当式(6)成立时,认为增加项对残差平方和减小的贡献是显著的,予以保留;反之则认为增加项对残差平方和减小的贡献不大,予以丢弃Ζ按上述步骤求得拟合曲线并确定了合适的多项式次数m 后,若其满足下述条件:F =Q 回 m Q m(n -m -1)ΕF Α(m ,n -m -1)(7)则认为拟合曲线是高度显著的,可以作为预测用Ζ式中Q 回=6ni =1[f δ1m (t i )-f θ1m )]2为回归平方和,f θ1m =1n6ni =1f1m(t i )Ζ3.2 估计不考虑信息影响的后期城市客运发展轨迹利用3.1所得的前期城市客运变化拟合模型f1m(t )=a 0+a 1t +a 2t 2+…+a m t m ,估计后期在不考虑信息影响情况下的城市客运自然发展趋势f δ1(t ).3.3 计算信息对城市客运的替代函数∆(t )∆(t )=f δ1(t )-f 2(t )f ′3(t )(8)式中的f ′3(t )可用f 3(t )-f 3(t -1)作为其的近似值Ζ4 实证分析以下将根据表1和图1所示的上海市1978年至1997年城市交通客运及信息技术发展应用状况的统计数据,在式(1)的基础上运用多项式最小二乘法来拟合函数∆(t ),并结合方差分析法对其进行显著性检18第9期信息技术发展对城市交通客流量替代作用的定量研究验Ζ其中城市交通客运的发展状况以客运生成密度来表征,而信息技术的发展和应用状况以市区电话用户数来表征Ζ由图1可以看出,1988年以前上海市市区电话用户数的增长幅度比较平缓,而1989年以后则近乎呈指数关系急剧增长,因此我们假定上海市1978年至1988年的客运交通发展遵循传统的城市交通发展规律Ζ由此经过计算可以得到函数f 1(t )在不同拟合多项式次数情况下的方差分析如表2所示Ζ表中n =11,t ′=t -t γ,t γ=1n6ni =1t i ,是为了防止计算溢出引进的参数,t 的变化范围从1到11Ζ表2 f 1(t )在不同多项式次数时的方差分析mf 1(t ′)Q m F m F 0.05(1,n -m -2)1638.4+30.79t ′3534.4--2653.0+30.72t ′-1.464t ′21695.88.675.323653.0+27.61t ′-1.464t ′2+0.1787t ′31498.41.715.59 由表中数据可以看出,对于给定的显著性水平,存在着二次项显著而三次项不显著的现象,因此可确定f 1(t )的形式为:f 1(t )=f 1(t ′)=653.0+30.72t ′-1.464t ′2此时的回归平方和为Q 回=1016102.8,残差平方和为Q m =1695.8,从而据式(7)有F =250.3>F 0.05(2,8)=4.46,表明拟合是成功的Ζ根据上式通过预测后可得上海市1989年至1997年遵循传统城市交通发展理论的城市交通客运生成密度与实际值之差f δ1(t )-f 2(t )及同期的市区电话用户数的增长幅度f 3(t )-f 3(t -1)(即差商,可作为f ′3(t )的近似值)如表3所示Ζ表3 上海市1989～1997年城市客运生成密度的下降及市区电话用户数的增幅年份f δ1(t )f δ1(t )-f 2(t )f ′3(t )≈f 3(t )-f 3(t -1)f δ1(t )-f 2(t )f ′3(t )1989778.169.86.5410.671990785.091.08.5410.661991791.366.99.377.141992796.856.617.773.191993801.6211.129.137.251994805.6256.162.474.101995808.9272.165.274.171996811.5574.480.037.141997813.4579.970.018.28 根据上表数据拟合替代函数∆(t )时在不同多项式次数情况下的方差分析如表4所示Ζ表中n =9,t 的变化范围从1到9Ζ表4 ∆(t )在不同多项式次数时的方差分析m∆(t ′)Q m F m F 0.05(1,n -m -2)16.96-0.419t ′48.98--24.82-0.419t ′+0.320t ′217.4210875.9934.82-0.634t ′+0.320t ′2+0.0182t ′316.950.146.61 (下转第98页)表9 综合评判分级权重表等级A B C D综合分甲0.4170.4510.1320.00089.3乙0.2120.5520.2370.00084.6 在有了分级权重表后,对于评估来说最好是能以百分制给出评分,可设A级为100分,B级为85分,C 级为70分,D级为60分(可根据情况变化),求出综合分(见表9)Ζ最终以这个成绩作为该学生的综合素质测评分Ζ4 结束语利用模糊综合评判进行学生素质测评,能把影响学生素质的多种因素进行综合考虑,并且不是简单的加权平均,避免了由个别人来评判易加入个人主观臆断的缺点,比较好地保证了测评工作中的公正性和操作实用性Λ参考文献:[1] 张跃.模糊数学方法及其应用[M].北京.煤炭工业出版社.1992.(上接第82页)由表中数据可以看出,在给定显著性水平Α=0.05的情况下,存在着二次项显著而三次项不显著的现象,因此∆(t)的形式为:∆(t)=∆(t′)=4.82-0.419t′+0.320t′2此时的回归平方和为Q回=42.10,残差平方和为Q m=17.42,从而据式(7)可求得F=7.25>F0.05(2,6)= 5.14,因此拟合是成功的,表明∆(t)基本反映了上海市1989年至1997年信息技术的发展和应用对城市交通客运量的替代关系,可用于预测上海市将来的城市交通客流量Ζ5 结论从以上关于信息技术的发展和应用对城市交通客流量替代作用的研究以及对上海市的实证分析,我们可以得出如下主要结论:1)信息技术的发展和应用对城市交通客运量的替代作用是显著的,因此市政当局在规划未来城市交通发展时,应充分估计到这种替代关系所造成的城市交通客流量的下降,并以此修正对未来城市交通量发展的预测Ζ2)本文所提出的信息技术的发展和应用对城市交通客流量替代作用的数学模型以及利用多项式最小二乘和方差分析法求解替代函数的做法是合理可行的Ζ3)本文求得的上海市1989—1997年信息技术的发展和应用对城市交通客流量的替代函数是显著的,为正确预测上海市的未来城市交通客流量提供了一定的依据Ζ参考文献:[1] 刘红,真虹.论信息技术对城市交通客流量部分替代的影响[J].上海海运学院学报,1998(3):1～6.[2] ’98上海统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,1999.[3] 曹钟勇.城市交通论[M].北京:中国铁道出版社,1996.[4] 现代工程数学手册(第四卷)[M].武汉:华中工学院出版社,1986.。