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北京交通大学系统动力学结课论文题目：基于系统动力学的北京客运量预测基于系统动力学的北京客运量预测摘要：由于我国人口的不断增长，人们对于出行需求会不断的增加，在一定的土地资源下人们希望有序、方便、快捷、安全的出行。选取北京为研究对象，通过研究分析从2002年以来到2012年的北京客运情况以及铁路和公路客运量的比例，使用Vensim软件进行数据的分析和相关要素的计算，从而预出未来的公路客运量，进行客流量的均衡分配，提高旅客出行的方便、安全和快捷等方面的需求。关键词：公路客运量、Vensim软件、客流量分配一、研究的目的和现状1.1研究目的随着社会经济的不断发展，人口的不断增加。人们对于出行的需求不断的增加。无论是在旅客的需求量还是出行的服务水平上，我们都应做好良好的规划管理。所以科学、准确的预测客运量，无论是对于公路还是铁路来说，都可以为其提供良好的规划依据，一方面有利于交通运输部门经行规划，提高管理水平，同时也可以为车站和场站等枢纽地段提供可靠地数据，从而安排设置更合理的交通运输管理方式[1]。通过对公路客运量和铁路客运量的研究和预测，总结归纳公路和铁路的客运量特点，根据其各自不同的特点，并两者的结合，提出相应的解决方案。将北京作为研究的对象，使用Vensim软件分析北京客运量在近几年来的客运趋势，从而预测在未来一段时间内北京公路、铁路的客运量，为规划管理部门做出的决策提供更好的依据。1.2研究现状1.2.1公路客运现状由于飞机票等高级的交通运输工具所需的成本较高，票价也较高，同时公路需求可以产生点到点的运输特点，所以很大程度上人们会选择道路出行方式。所以我国近几年在公路的基础设施建设上有了飞跃的发展。只是这些发展并没有真正的解决我国乘车难的问题。所以协调客运能力与客运流量之间的矛盾，做好日常管理工作，促使公路客运更好的为国民服务，增强公路客运能力，提高客运流量是我们面临的又一大难题[3]。1.2.2铁路客运现状国铁路长期以来运能短缺，铁路客运量增长受到制约，导致铁路客运市场份额呈现持续下降的态势。铁路客运量的持续增长与铁路运量短缺形成了严重的反差，尤其是在节假日以及春运期间，铁路的运输能力远远达不到人们的需求量[2]。这反应了铁路发展缓慢，规划管理不到位等一些问题。但是在整个交通运输行业中铁路主要有以下特色：铁路相对其他运输方式具有能力大、成本低、能耗少、安全性好、对环境影响小建，设发展相对缓慢等特点。所以快速发展铁路是我们解决客运量的主要的方法，科学的规划，准确的预测，提高铁路的运输能力刻不容缓。二、基于系统动力学的分析和预测2.1系统动力学简介系统动力学强调整体的考虑系统，分析系统内部各个要素之间的相关的影响等。通过仿真运行，可以计算出积累变量等各个变量在设定的年限内以一定的设计步长变化的趋势和变化值[4]。系统动力学模型是一种致力于因果关系的模型，整个系统是由系统内部的各个要素决定的，可以处理长期性的或者周期性的问题，尤其是在数据不足时依然可以做出研究。主要有四个环节：系统的因果关系图、系统流图、系统结构方程式以及整个系统的检验和仿真。本文将通过这四个步骤实现对客运量的仿真和预测。2.2.1针对客运量的系统建模通过查找相关的文献，我们在中国年鉴中找到了有关客运量的数据。由于北京处于大陆中部，所以没有海运。其中北京的客运量主要由铁路运输和公路运输组成。本文主要是根据现有的数据进行长期的预测，主要是在未来10年内公路的客运量的变化情况。整个运输行业是一个复杂的系统出了受到自身的因素的影响外还受到社会因素、环境因素、自然因素、经济因素的影响[5]。系统的要素：北京人口规模包括出生和死亡人数、北京的生产总值即GDP、北京地区铁路客运量和公路客运量、交通需求指数、交通需求与交通供给的差值、交通投资、公路运营里程等[6]，详细要素见表2.1。表2.1系统要素分类表变量类型符号单位状态变量公路路客运量万人票价元运营距离km速率变量公路客运量增长量万人公路客运量减少量万人票价增长量元票价减少量元运营距离增加量km辅助变量生产总值GDP亿元交通投资亿元交通供给乘客拥挤度人口总数万人铁路客运量万人航空客运量万人生活水平交通出行需求运行时间S常量运行速度km/h注：本系统中交通供给、乘客拥挤度、生活水平以及交通出行需求在实际的生活中是不能量化的也就是说不能用准确的数值来衡量各个要素。但是与其相关的要素例如交通投资与交通供给、铁路客运量与乘客拥挤度、GDP与生活水平和交通需求之间等是相关的，所以可以根据已经量化的要素来衡量非量化的要素。具体的相关度间结构方程式。这里我么考虑的运行距离是一次出行的客车在运行速度不同或者出行距离，选择路径不同时的运行距离。2.2因果关系图根据上述提到的系统内的系统要素，以及各个要素之间的正负相关关系，我们画出了整个系统的系统流图，见图2.1因果关系图。乘客拥挤度投资交通供给道路客运量铁路客运量航空客运量票价运营距离运行时间运行速度生活水平出行需求人口总数GDP++++++++++---服务水平--+++图2.1因果关系图根据系统因果关系图显示，本系统一共有3个反馈环，分别为：①道路客运量↑，交通拥挤度↑，服务水平↓，相应的政府对于道路的建设投资↑，交通供给随之↑，从而道路客运量↑，此反馈为正反馈；②道路客运量↑，乘客拥挤度↑，对于道路运输来说因为旅客的增加，交通拥堵，超载等问题随之而来，为了提高交通的安全将客流引向其他运输行业，例如铁路行业或者是航空业，所以客运量↓，此反馈为负反馈；③道路客运量↑，乘客拥挤度↑，服务水平↓，所以道路的客运量↓，此反馈为正反馈。当然系统中的其他要素也会影响道路客运量的变化，由图我们可以看出人口总数、GDP值都会使得客运量增加，而航空业和铁路运输行业的发展会与道路交通产生竞争，而运营距离会使道路客运量的减少。更详细的分析及相应的关系会在系统流图中展示。2.3系统流图根据上面画出的因果关系图，设定积累变量、速率变量以及辅助变量画出的系统流图见图2.2系统流图。道路客运量票价票价增加量票价减少量道路客运量增加量道路客运量减少量GDP工资出行需求乘客拥挤度投资交通供给TimeTime人口总数运行时间运行速度Time运营距离运营距离增加量铁路客运量航空客运量图2.2系统流图通过查找相关的中国年鉴，我们获取了从2000到2012年公13年的北京地区人口总数、GDP产值、以及在13年间的公路客运量人数、铁路客运量人数。同时根据全国在系统流图中人口总数、GDP值设计为表函数，使用马尔萨斯模型预测得到的人口数值以及通过查找中国GDP的预测值来预测北京地区未来的GDP，从而进行客运量的预测。其中运行时间与时间成正比。2.4结构方程式由于成个系统中部分要素之间的变量关系不明确所以通过调试整个系统的要素自检的相关系数，根据实际的各个要素之间的正负相关性关系，对系统进行校核，使得系统能够在2000年至2012年间的道路客运量和铁路客运量与实际的统计年鉴值相同。我们在调试后得出了以下的关系。（L）积累变量方程式1.公路路客运量.k=公路客运量.j+DT*（道路客运量增加量*4-道路客运量减少量*0.001）.jk2.票价.k=票价.j+DT*（票价增加量-票价减少量）.jk3.运营距离.k=运营距离.j+运营距离增加量.jk（R）速率变量方程式1.道路客运量增长量kl=出行需求*人口总数+交通供给*1.5万人2.道路客运量减少量.kl=铁路客运量*10^(-4)+航空客运量*10^(-4)+运营距离*10*(-3)3.票价增长量.kl=乘客拥挤度*10^(-3)+运营距离/24.票价减少量.kl=投资*0.0015.运营距离增加量.kl=运行时间*运行速度（客车）（A）辅助变量方程式使用表函数的有：生产总值GDP：([(2000,0)-(2030,100000)],(2000,2478.76),(2001,2846),(2002,3213),(2003,3663),(2004,6060.28),(2005,6969.5),(2006,8118),(2007,9847),(2008,11115),(2009,12153),(2010,14114),(2011,16252),(2012,17879),(2013,18472),(2014,20042),(2015,21746),(2016,23594),(2017,25599),(2018,27775),(2019,30136),(2020,32698),(2021,35477),(2022,38493),(2023,41765),(2024,45315),(2025,49166),(2026,53346),(2027,57880),(2028,62800),(2029,68138),(2030,73929))人口总数：([(2000,0)-(2030,4000)],(203,2994.8),(2000,1382),(2001,1383),(2002,1423),(2003,1456),(2004,1493),(2005,1538),(2006,1581),(2007,1633),(2008,1695),(2009,1755),(2010,1962),(2011,2019),(2012,2069),(2013,2081.1),(2014,2140.2),(2015,2200.9),(2016,2263.4),(2016.42,2333.33),(2017,2327.7),(2018,2393.8),(2019,2462),(2020,2531.7),(2021,2603),(2022,2678),(2023,2754),(2024,2753.3),(2025,2831.7),(2026,2913.1),(2027,2994.8),(2028,3079.9),(2029,3167.3),(2030,3257.3))铁路客运量=出行需求*人口总数*2*10^6航空客运量=出行需求*人口总数*3*10^4交通投资=交通拥挤度*0.058交通供给=投资*0.6乘客拥挤度=道路客运量*0.01交通出行需求=SQRT(工资)/5000运行速度=402.5结果的检验和仿真经过多次的检验和参数的改变最后预测出的公路客运量和铁路客运量分别如图所示。2.3道路客运量预测图，2.4铁路客运量预测图，2.5票价变化量预测图，2.6营距离变化图。2.3道路客运量预测图从图中我们可以看出道路客运量随着年限的增加客运量是呈指数趋势上升的，因为预测的年限是30年，所以哭客运量在未达到上限值时是一直增长的，但是当年限足够长时客运量是会趋于平稳或者是随着国家的发展人口趋势的变化客运量也许会随之减少。图中也包含客运速度不同时对客运量的影响图像。从图中我们可以看出当速度在40km/h时客运量的减少量会相应的增加，因为旅客追求的不仅仅是运行时的舒适感，更注重的就是客运的快捷性。所以速度相应的增加则会提高旅客的客运量。当速度达到50km/h和60km/h时道路的客运量是没有变化的，也就会说当速度达到一定程度时旅客的人数不会再随速度的变化而变化。2.4铁路客运量预测图同样的我们分析铁路客运量的影响因素。在系统中我们定义铁路客运量的影响因素是人口总数和交通出行需求。从图中我们可以看出，客车运行的速度也会影响铁路的客运量，从图中我么可以看出当客车的运行速度为40km/h时，铁路的客运量会相应的增加。在此我们是考虑客车与铁路的旅客之间在一定程度上是可以相互转换的。也就是说当人们觉得客车的运行速度难以满足自己的出行需求时，变会转向铁路运输。2.5票价变化量预测图票价是我们设定的另一个积累变量，随着客车出行的距离以及当时的政府补贴而变换，同时也与乘客的拥挤度相关联。同种我们可以发现，票价与客车的运行速度是没有之间的关系的。因为客车的运行速度之间的差距不明显，不像高铁和火车的运行速度差距那么大。所以速度对于客车的要求也不会有明显的差别。票价只是随着时间的增长而正加。一个原因是随着时间的增加，人