動態(tài)交通量的BOT公路項目特許期決策模型

在公路bot（build．operate—transfer）項目的運營過程中，交通量需求可能偏離預(yù)期，動態(tài)調(diào)整項目收費價格和特許期有助于保證政府、項目公司和社會公眾的利益．以達到項目的預(yù)期合理收益為目標(biāo)，根據(jù)前n年已實現(xiàn)收益，構(gòu)建出項目公司在特許期剩余的（t—n）年內(nèi)預(yù)期收益函數(shù)．在交通量需求曲線發(fā)生右移或左移的情況下，為了避免項目公司獲取超額收益或無法實現(xiàn)預(yù)期收益，討論了對項目的收費價格和特許期進行單一調(diào)整和聯(lián)動調(diào)整的決策分析方法．最后，結(jié)合一個算例進行應(yīng)用驗證，以期為政府和項目公司在公路bot項目運營過程中調(diào)整收費價格和特許期提供參考．

通過分析現(xiàn)有特許權(quán)期決策方法,以老撾某水電站bot項目特許權(quán)期的決策過程為例進行理論分析,優(yōu)化了特許權(quán)期決策模型,希望為bot項目中政府和企業(yè)的決策提供理論參考的依據(jù)。

交通量是一個不平穩(wěn)的時間序列,在不確定性條件和缺乏數(shù)據(jù)資料的情況下,交通量的預(yù)測是一個較復(fù)雜的問題?；疑R爾科夫鏈模型是一種結(jié)合經(jīng)典灰色理論和馬爾科夫鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移行為的預(yù)測模型。該模型在灰色預(yù)測理論的基礎(chǔ)上,再對隨機波動大的殘差序列進行馬爾科夫預(yù)測,實現(xiàn)了兩者的優(yōu)勢互補,克服了兩者的不足。以太原市漪汾橋斷面的交通量的數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)灰色gm(1,1)預(yù)測模型的基礎(chǔ)上建立交通量的灰色馬爾科夫鏈模型,研究表明,該模型在交通量的預(yù)測方面相對傳統(tǒng)的灰色gm(1,1)模型有更高的精度。

特許期作為bot項目特許經(jīng)營協(xié)議中的一項重要條款,一直是學(xué)術(shù)界和實務(wù)界共同關(guān)注的焦點。通過對特許期影響因素和決策方法相關(guān)文獻的回顧,歸納出建設(shè)期、建設(shè)成本、交通量、收費價格、運營和維護成本等關(guān)鍵風(fēng)險因素,采用符合項目實踐運作規(guī)律的概率分布函數(shù)進行擬合,構(gòu)建了項目收入函數(shù)和成本函數(shù),根據(jù)對建設(shè)期、建設(shè)成本和運營期內(nèi)收益凈現(xiàn)值進行montecarlo模擬的結(jié)果,求解出在給定投資回報水平下的特許期區(qū)間,并結(jié)合一個實際案例對特許期模擬求解流程進行驗證,為不確定收益下公路bot項目特許期決策提供了一種可借鑒方法。

交通量的預(yù)測對公路隧道運營期通風(fēng)系統(tǒng)的節(jié)能降耗具有重大意義,將新型小樣本學(xué)習(xí)機器高斯過程引入隧道交通量預(yù)測,提出了一種組合核函數(shù),用以改善單一核函數(shù)高斯過程的泛化性能,在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中采用粒子群優(yōu)化算法,自動搜尋泛化性能最好的高斯過程超參數(shù),形成粒子群高斯過程耦合算法,并編寫了相應(yīng)的計算程序.對某公路隧道交通量進行了預(yù)測,結(jié)果表明：組合核函數(shù)高斯過程最大預(yù)測相對誤差僅為4.41%,平均相對誤差為1.96%;兩種單一核函數(shù)高斯過程最大預(yù)測相對誤差均為6.68%,平均相對誤差分別為2.7%和2.67%;粒子群高斯過程耦合模型可以高精度地用于隧道交通量預(yù)測,且組合核函數(shù)可以提高單一核函數(shù)的泛化性能,并為其他類似工程提供借鑒.

本文從影響高速公路交通量增長的宏觀經(jīng)濟指標(biāo)出發(fā),借鑒了matas(2001)高速公路交通量增長預(yù)測模型,回歸出我國基于宏觀經(jīng)濟因素的高速公路交通量增長預(yù)測模型,結(jié)果表明影響交通流量增長的最主要經(jīng)濟因素為地區(qū)生產(chǎn)總值和地區(qū)失業(yè)人口。本文還基于福建省某條高速公路的相關(guān)數(shù)據(jù),在預(yù)測其經(jīng)濟因素概率分布模型的基礎(chǔ)上,預(yù)測出其交通流量增長概率分布圖。本文目的在于指出影響高速公路交通量增長的經(jīng)濟因素,同時為預(yù)測交通流量的增長提供一種客觀的方法。

傳統(tǒng)的gm（i，1）模型在仿真和模擬時對原始數(shù)據(jù)序列依賴度很高，使得在有一定擾動的原始序列數(shù)據(jù)，會使得在預(yù)測高速公路交通量時存在與真實值便宜度過大，并且運算復(fù)雜，為解決這一問題，采用分?jǐn)?shù)階累加的方式獲得分?jǐn)?shù)階累加值，這樣就能減弱原始數(shù)據(jù)中擾動對仿真和預(yù)測值的影響，有效的提高了預(yù)測的準(zhǔn)確度。應(yīng)用實例分析，表明0．5階gm（i，1）模型的平均相對誤差為7．71％和0．1階gm（1，1）模型的平均相對誤差為7132％優(yōu)于傳統(tǒng)的gm（i，11仿真預(yù)測模型的平均相對誤差11．21％。

本文將灰色理論引入交通預(yù)測中進行建模,并在某高速上進行實例分析,該方法具有較高的可靠性和實用性.

區(qū)域高速公路網(wǎng)是區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施,為預(yù)測區(qū)域高速公路網(wǎng)交通量,引入經(jīng)濟學(xué)中的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),以人均gdp、人口密度為參數(shù)構(gòu)建運輸需求函數(shù),基于運輸需求函數(shù)構(gòu)建區(qū)域高速公路網(wǎng)交通量預(yù)測模型。模型能以簡單的因素分析基礎(chǔ),對區(qū)域高速公路網(wǎng)交通量進行預(yù)測,為區(qū)域公路網(wǎng)交通量預(yù)測提供了新的思路決策依據(jù)。

高速公路交通量預(yù)測過程涉及眾多的輸入因素,其中許多因素的不確定性將導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果存在一定程度的風(fēng)險。該文運用風(fēng)險分析方法,對影響交通量的風(fēng)險因素進行了分類和識別,闡述了風(fēng)險的產(chǎn)生及其特性,估計了主要風(fēng)險因素的概率分布,并用蒙特卡羅方法對未來交通量進行了模擬,得到了交通量的概率分布曲線,為合理計算高速公路建設(shè)規(guī)模與制定投資決策提供了可靠依據(jù)。

傳統(tǒng)的gm（i，1）模型在仿真和模擬時對原始數(shù)據(jù)序列依賴度很高，使得在有一定擾動的原始序列數(shù)據(jù)，會使得在預(yù)測高速公路交通量時存在與真實值便宜度過大，并且運算復(fù)雜，為解決這一問題，采用分?jǐn)?shù)階累加的方式獲得分?jǐn)?shù)階累加值，這樣就能減弱原始數(shù)據(jù)中擾動對仿真和預(yù)測值的影響，有效的提高了預(yù)測的準(zhǔn)確度。應(yīng)用實例分析，表明0．5階gm（i，1）模型的平均相對誤差為7．71％和0．1階gm（1，1）模型的平均相對誤差為7132％優(yōu)于傳統(tǒng)的gm（i，11仿真預(yù)測模型的平均相對誤差11．21％。

針對具有跳躍性的中長時數(shù)據(jù)預(yù)測,提出一種改進加權(quán)灰色gm(1,1)模型對高速公路收費站交通量進行預(yù)測.將原始交通量數(shù)據(jù)經(jīng)過1階弱化和1-ago處理后,利用灰色關(guān)聯(lián)度對初始值的取值進行加權(quán)優(yōu)化,同時對背景值采取光滑優(yōu)化處理,從而組合成新型灰色gm(1,1)模型.應(yīng)用某收費站實際交通量統(tǒng)計數(shù)據(jù)來驗證新型灰色gm(1,1)模型算法預(yù)測準(zhǔn)確性,結(jié)果表明:改進加權(quán)灰色gm(1,1)模型具有更好的適用性和準(zhǔn)確性.

分析了傳統(tǒng)公路建設(shè)項目交通量預(yù)測方法存在的主要問題,從綜合運輸?shù)慕嵌瘸霭l(fā),提出了基于綜合運輸網(wǎng)絡(luò)的公路建設(shè)項目交通量預(yù)測方法,并對預(yù)測方法涉及的具體模型進行了討論,認為應(yīng)用該方法可以客觀反映公路與其他運輸方式之間的作用關(guān)系、準(zhǔn)確描述交通量的轉(zhuǎn)移規(guī)律、充分把握建設(shè)項目在綜合運輸網(wǎng)絡(luò)中的作用和地位,使預(yù)測結(jié)果更加合理、有效。

http://www.***.*** 1

分析了專用公路交通量預(yù)測的影響因素,把專用公路交通量預(yù)測分為3類:a類機械變化交通量、b類園區(qū)誘增交通量及c類趨勢交通量。提出了3類交通量的預(yù)測方法,并通過實例應(yīng)用,驗證了預(yù)測方法的可行性。

bot項目投資決策模型研究——企業(yè)的投資決策對于企業(yè)是非常重要的，特別是在采用bot項目融資方式的項目投資決策中需要仔細考慮項目面臨的各種風(fēng)險，包括市場風(fēng)險、政治風(fēng)險、經(jīng)濟風(fēng)險等。bot項目的項目評估方法應(yīng)該綜合考慮這些風(fēng)險因素。在傳統(tǒng)的項目評價方...

淺談公路四階段交通量預(yù)測思路 淺談公路四階段交通量預(yù)測思路 丁偉趙新華 （江西省交通設(shè)計院南昌330002） 摘要：四階段交通量預(yù)測，在分析項目區(qū)域社會經(jīng)濟、交通運輸現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上， 選擇恰當(dāng)?shù)慕?jīng) 濟指標(biāo)，預(yù)測其發(fā)展趨勢，并通過對交通與經(jīng)濟的彈性分析，預(yù)測交通的發(fā)展趨 勢，從而預(yù)測 項目區(qū)域未來各小區(qū)的趨勢和誘增的交通出行集中與發(fā)生量，得到未來特征年的 出行分布o(jì)d表； 在充分考慮預(yù)測期內(nèi)項目區(qū)域交通路網(wǎng)或其它運輸方式對交通量的分流影響，通 過交通量分配， 最終獲得擬建公路項目預(yù)測交通量。 關(guān)鍵詞：交通工程；四階段；經(jīng)濟；od；彈性系數(shù)；集中；發(fā)生；分布；分配 前言 公路遠景交通需求量的預(yù)測，是公路交通規(guī)劃的基礎(chǔ)，是公路工程可行性研究的 核心內(nèi)容。交通量預(yù)測的方法可以分成兩大類：一是個別預(yù)測法，二是以出行起 訖點為基礎(chǔ)的四階段預(yù)測法。前者主要以單個運

傳統(tǒng)公路建設(shè)項目交通量預(yù)測方法往往從公路交通系統(tǒng)自身的角度出發(fā),割裂了公路交通與其他運輸方式之間的復(fù)雜關(guān)系,因而影響了預(yù)測結(jié)果的可靠性。本文從綜合運輸?shù)慕嵌瘸霭l(fā),提出了基于綜合運輸網(wǎng)絡(luò)的公路建設(shè)項目交通量預(yù)測方法,并對預(yù)測方法涉及的具體模型進行了討論。應(yīng)用該方法可以客觀反映公路與其他運輸方式之間的作用關(guān)系、準(zhǔn)確描述交通量的轉(zhuǎn)移規(guī)律、充分把握建設(shè)項目在綜合運輸網(wǎng)絡(luò)中的作用和地位,使預(yù)測結(jié)果更加合理、有效。

本文從公路橋梁的交通特點出發(fā)，分析新建公路橋梁項目的設(shè)計交通量組成及預(yù)測方法。以潛楊線潛江漢江大橋項目交通量預(yù)測為例，通過現(xiàn)狀調(diào)查與分析、擬定預(yù)測思路，并采用四階段方法進行定量分析來預(yù)測交通曩。

本文主要探討公路項目間接經(jīng)濟效益評價的定量分析方法。筆者首次將投入產(chǎn)出理論引入公路項目經(jīng)濟評價之中,建立了公路項目間接經(jīng)濟效益評價模型。把公路項目對社會各部門所起的推動、促進作用定量化地反映出來,對提高公路建設(shè)投資合理性,促進公路事業(yè)加速發(fā)展具有重要意義。本模型既可用來對擬建公路項目進行經(jīng)濟效益預(yù)測,又可用來對已建公路項目進行經(jīng)濟效益后評估。因此,本模型具有多用性。模型以新鄉(xiāng)澗頭～山彪超二級汽車專用公路(擬建項目)作為案例進行分析,進一步證實了模型的可操作性。

雖然影響交通量增長的因素有很多,但有兩點是最重要的,一個是國民經(jīng)濟的發(fā)展現(xiàn)狀,一個是經(jīng)濟總量與經(jīng)濟結(jié)構(gòu),前者是主導(dǎo)因素,后者為具體因素。本文基于高速公路入口處的交通量,對探討高速公路出入口交通量與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系的相關(guān)性提出了建議,旨在提高公路網(wǎng)規(guī)劃的科學(xué)性。

分析bot項目投標(biāo)報價策略決策的因素及其決策指標(biāo),根據(jù)bot項目投標(biāo)報價策略決策目標(biāo),運用層次分析法的原理建立基于ahp的bot項目投標(biāo)報價策略決策模型,并結(jié)合投標(biāo)實際對模型的應(yīng)用進行了分析,結(jié)果表明模型是可靠而適用的。