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哈尔滨工业大学硕士学位论文开题报告题目：基于支持向量机的公路客运供给预测研究院（系）交通科学与工程学院学科交通运输规划与管理导师张亚平研究生常翠平学号10S032039开题报告日期2011年9月25日基于支持向量机的公路客运供给预测研究1课题来源及研究目的意义1.1课题来源本课题来源于黑龙江省交通厅科技项目“黑龙江省公路客运供需均衡与客运班线运营模式研究”。1.2研究目的意义公路旅客运输作为国民经济中的重要物质生产部门，有机联系了社会生产、分配、交换与消费等各个环节，有力保障了社会经济活动的正常进行和发展。公路客运供给是指在一个地区，公路客运企业在特定的时间，在各种可能的运输价格水平上，愿意并且能够提供的客运服务。这里存在两个须同时具备且相互关联的条件：一是公路客运企业有提供运输服务的愿望；二是客运企业有提供某种运输服务的能力。二者缺一不可。目前我国在客运供给预测方法方面的研究不是很多，预测考虑的因素较为简单，数据处理方式及模型参数标定比较粗糙，因此预测精度不是很高，在国家经济快速发展，客运需求增长日益旺盛的情形下，旧有预测方法不能很好适应当前形势的变化，给未来客运供给决策及需求管理提供参考方面亦力不从心。进行基于支持向量机的公路客运供给预测，目的是了解目前我国公路客运供需系统存在的问题，研究公路客运企业在经营中遇到的困难及诸多矛盾，为满足未来客运需求、合理配置客运资源、科学制定客运基础设施建设计划等提供方向性指导，为公路客运供需均衡提供理论支持。本文从当前我国公路客运供给形势出发，探讨了公路客运供给的影响因素，公路客运供给预测模型的建立及实证分析，为制定客运发展政策、合理配置客运资源，优化客运供给结构提供指导，体现在以下几个方面：研究公路客运供给的影响因素，讨论各个因素（经济总水平，公路交通建筑业发展水平，公路运输设备(汽车)制造业发展水平，技术因素，国家政策，人口总量、价格因素等）单独影响和组合影响下，公路客运供给量的变化，可为公路客运供给评价提供依据；对公路客运基础设施的建设和公路客运车辆进行预测，可为客运线路及班线规划提供有价值的参考，对运输车辆供给的预测，有助于掌握未来客运供给的发展趋势及汽车产业发展趋势，为运输企业客运结构调整，提高效益提供参考。本文将支持向量机理论应用于公路客运供给进行预测，为客运供给预测提供了新的思路和方法，对相关研究具有参考价值和理论意义。2国内外研究现状2.1国外研究现状1、公路运输供给预测方面对于公路运输供给预测的问题，从相关文献检索结果来看，迄今为止发达国家对公路运输供给及预测的研究比较少，特别是关于公路客运供给预测的研究还很少。国外对于公路客运的研究和实践主要强调供给量（基础设施规模，运输车辆规模）、各种运输方式的结构比例随需求结构而变化，强调运输供给通过市场机制和宏观调控来建立和发展。发达资本主义国家通过政府管制、运输市场的自由竞争和部分淘汰、拆除，最终形成了目前相对合理的运输网络系统。2、支持向量机的研究及应用方面1995年，Vapnic首次提出来了支持向量机这一概念。目前，在模式识别方面，SVM已被应用于手写数字识别[1]，目标识别[2]，语音鉴定[3]，照片中人像的识别[4]和文本分类[5]中；在回归估计方面，SVM被应用到比较一系列预测结果的基准时间[6]以及波士顿住房问题[7]中。AsaBen-Hur[8]通过支持向量机将输入空间映射到高维特征空间后用于聚类分析中；Bennett[9]将支持向量机作为决策树中的每个节点，通过决策树来进行模式分类，现在己经将二分类问题扩展到多分类问题中；CellioAnglo等人[10]通过分解和重组两个过程提出了多分类支持向量回归机——K-SVCR(“supportvectorclassification-regression”machinesforK-classclassificationPurposes)，FumigateTakhashi等人[11]提出了基于决策树的多分类支持向量机。在正则化参数的选择方面，cherkassky[12]等人提出了从训练样本数据中以数学表达式选择模型参数值。在不敏感参数ε的确定方面，目前已有支持向量机能够自动确定ε的大小，如Scholkopf等人提出的v-SVM(该支持向量机中参数v能够自动选择ε)和K.Pelckmans等人提出的LS-SVM；Smola等人认为不敏感参数ε值与噪声方差成比例，但这种方法主要的缺点是不能够反映训练样本集的大小；Cherkassky[12]等人提出了通过训练样本数目和样本的噪声水平求取ε值。2.2国内研究现状与发达国家的城市相比，我国城市的机动化水平和发展时期远远落后。虽然目前交通供给与需求方面，更多的强调了交通需求管理，且国内交通学者一开始就将城市道路交通供需平衡理论研究定位在“供”，“需”双管齐下的思路上，但是交通供给作为交通供需平衡的重要方面，仍然是值得研究的课题。1、道路运输供给预测模型研究方面江方等[13]对公路运输供给的影响因素进行了分析，认为运输供给具有时空差异性、不平衡性、成本转移性、可替代性和不可替代性等特性，相应的影响因素有经济因素、技术因素、运输成本、政策管理等，并将各影响因素定量化，建立了公路运输供给函数；郑安文等[14]在2002年根据我国城市道路交通现状，以简化对影响道路网交通供给能力道路方面诸因素的处理为出发点，通过对城市在车辆安全行驶问题间距合理表达式的分析和对城市道路资源及资源消耗对象的描述，提出了城市道路机动车公路网供给能力的表达式。李旭宏等[15]在《城市道路网供求分析技术》一文中根据对不同城市道路等级的通行能力的分析，提出城市道路网容量的计算方法。吴群琪，张碧君等[16]提出道路运输供给品质的概念，认为运输供给品质特性是指能被消费者感受到的、以运输过程为主体的、系统描述运输供给品质的指标体系，主要有由技术经济保障、可达性、时效性、舒适性、经济性等五个方面；邹海波等[17],[18]从系统工程的角度出发，将道路运输供给系统划分为道路基础设施、运输基础设施、运输移动设备、运输人力资源和运输软件5个子系统，认为道路运输供给系统协调发展是各子系统在适度发展的同时，彼此间能够一致地或无矛盾地或矛盾减少到容许程度的发展，并从子系统各自适度发展和系统之间统一协调发展的层面进行机理分析。2、支持向量机应用于交通预测方面2004年，江苏科技大学的高尚，房靖等[19]对交通运量进行了预测，利用灰色、神经网络和支持向量机理论建立了三个预测模型，在分析组合预测特性的基础上，提出了对灰色系统、神经网络和支持向量机三种预测方法结果进行了线性组合预测方法和支持向量机的组合预测方法；王大鹏[20]利用支持向量机对公路车流量数据进行了分析预测，用BP网络及RBF网络的预测结果与SVM预测结果进行了比较分析，结果表明用支持向量回归算法进行混沌时间序列的预测能够取得比其他方法更好的效果，具有很好的稳健性及泛化能力；颜七笙，王士同等人[21]利用支持向量回归模型进行了公路旅游客流量预测方法，给出了参数优化选取算法，取得了较好的效果；向小东，张婧旭等[22]对货物运量进行了预测，通过选取影响货物运输量的16个指标，首先用核主成分分析提取特征值，再用加权最小二乘支持向量机进行预测，结果表明此法的精度较高；李玲玲[23]建立了高速公路交通量的SVM预测模型，但是在对模型参数的选取方面考虑的因素较少；王颖，邵春福等[24]应用支持向量机进行了公路货运量的预测，并对模型参数的选择和修正进行了有益的探讨，最终预测结果比较理想；孙浩[25]在交通安全方面的预测中选用了最小二乘支持向量机模型，收到了较好的效果。支持向量机是目前研究的热点，在如水电机组故障预测[26]，海洋渔业增加值预测[27]，航段运量预测[28]，风速预测[29]等其他领域的应用方面的研究也很多。支持向量机因其方法具有较高的准确性和推广能力，因而被广泛应用。3论文主要研究内容及研究思路3.1主要研究内容本论文拟从交通工程学，统计分析理论以及经济学相关理论等角度出发，运用理论推导、建模分析等方法，对公路客运供给总量预测进行探讨，主要研究内容如下：1、公路客运供给的形成机理及影响因素分析(1)对公路客运供给的特点进行总结，分析；(2)公路客运供给的形成机理分析；(3)公路客运供给的影响因素（主要包括经济总水平，公路交通建筑业发展水平，公路运输设备（汽车）制造业发展水平，技术因素，政策因素，人口总量、价格因素等。）2、公路客运供给总量预测的理论方法(1)对公路客运供给预测的方法（弹性系数法、灰色关联度预测法、多元回归预测法、支持向量机预测等）的原理进行归纳总结，研究各种方法的优缺点及适用的条件，在此基础上提出运用支持向量机回归模型对公路客运基础设施及客运车辆供给量进行预测的设想。(2)对各种影响因素在目标年（2015年，2020年，2030年）的量进行预测。经济社会方面：社会劳动生产率人均国内生产总值；国内生产总值；国内生产总值增长率；城镇居民人均可支配收入；居民消费水平；城镇人口占总人口比重。政策与制度性因素方面：经济活动人口；劳动参与率。物流服务水平及价格方面：全社会固定资产投资总额；居民消费价格总指数。产业结构方面：第三产业产值。采用的预测方法拟定为回归预测方法，指数平滑法，增长率法等。(3)利用黑龙江省统计年鉴的历史数据，进行建模及实证分析，对模型精度进行验证及预测年因变量（公路客运供给量）的预测值。3.2研究思路与方法本文认为公路客运供给包括公路基础设施的供给和公路客运车辆的供给两个方面，因此对公路客运供给的预测首先对二者进行预测，而后结合其它影响因素，对目标年（2015年，2020年，2030年）可完成的客运量和客运周转量进行预测。1、载客汽车数（辆）载客汽车数=f1(人均国内生产总值；国内生产总值；城镇居民人均可支配收入；全社会固定资产投资总额；居民消费价格总指数；第二、三产业产值等)。预测方法：支持向量机预测2、公路里程（公里）公路里程=f2(公路里程前期值（公里）；公路建设投资前期值（万元）)。预测方法：国家发展规划或者回归预测，待定。3、可供给完成的客运量（万人）可供给完成的客运量=f3(载客汽车数（辆）；公路里程（公里）；人均国内生产总值；国内生产总值；城镇居民人均可支配收入；全社会固定资产投资总额；居民消费价格总指数；第二、三产业产值等)。预测方法：支持向量机4、可供给完成的客运周转量（亿人公里）可供给完成的客运周转量=f4(载客汽车数（辆）；公路里程（公里）；人均国内生产总值；国内生产总值；城镇居民人均可支配收入；全社会固定资产投资总额；居民消费价格总指数；第二、三产业产值等)。预测方法：支持向量机5、预测实施流程(1)通过查找黑龙江省统计年鉴及相关统计年鉴，获取黑龙江省公路客运供给的影响因素和公路客运供给量（公路总里程，客运汽车保有量）以及客运量和客运周转量的历史数据，对数据进行初步筛选和预处理。(2)将历史数据进行归一化处理（使用Matlab工具箱中的归一化函数）。(3)选取适当的核函数和参数，对样本进行训练（用Matlab软件中的SVM工具箱操作），直到输出值达到设定的精度（对预测的标准差，相对误差等确定是否达到预设精度），得到预测模型。(4)对目标年各影响因素的值进行预测。(5)将各影响因素预测值输入已得出的模型中，进行目标年公路客运供给量预测。3.3技术路线本文的技术路线如下图所示。3.4可能遇到的问题、困难及解决措施1、核函数的选择方面。支持向量回归模型的核函数直接影响到模型预测的准确性和精度，因此核函数的选择至关重要。但是目前对于核函数的选择尚没有统一的理论指导，亦没有可以确切参考的方法，主要是凭实际问题本身以及经验去进行选择，因此经验和实际问题分析能力显得尤为重要，而在这方面我的能力还不足。2、模型参数选择方面。确定支持向量回归模型，关键问题之一就是选择合适的算法确定模型参数，而参数的选择需要根据实际问题估计，对所预测对象的了解熟悉可能是设计选择参数的瓶颈。3、影响因