1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着我国城市化进程的加速推进，城市人口和机动车保有量持续增长，交通拥堵、环境污染等问题日益突出，对城市的可持续发展构成严峻挑战。
为缓解城市交通压力，改善城市环境质量，发展高效、便捷、绿色、经济的公共交通系统已成为共识。
城市公共交通客运量是衡量城市公共交通发展水平和服务能力的重要指标，准确预测城市公共交通客运量发展趋势，对制定合理的交通发展规划、优化公共交通资源配置、提高公共交通服务水平具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
城市公共交通客运量预测及其影响因素分析是一个复杂的研究课题，多年来受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在城市公共交通客运量预测方面做了大量研究，并取得了一些成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以中国城市为研究对象，以城市公共交通客运量发展趋势预测为目标，以影响因素分析为基础，采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的方法，对城市公共交通客运量发展趋势及其影响因素进行深入分析。
具体研究内容包括：
1.城市公共交通客运量发展现状分析:收集整理相关数据，分析中国城市公共交通客运量的总体特征、不同类型城市客运量比较分析、城市公共交通客运量时空分布特征等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献综述：系统梳理国内外城市公共交通客运量预测及其影响因素分析的相关文献，了解研究现状、发展趋势和存在的问题，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集与处理：收集案例城市的相关数据，包括城市公共交通客运量、社会经济发展水平、人口规模、交通基础设施、公共交通服务水平等，并对数据进行清洗、整理和分析，为模型构建和预测提供数据支持。
3.影响因素分析：采用多元统计分析方法，如相关分析、回归分析等，对城市公共交通客运量的影响因素进行定量分析，识别出关键影响因素，并分析各因素对客运量的影响机制。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建多维度影响因素指标体系：本研究将从宏观、中观、微观三个层面构建城市公共交通客运量影响因素指标体系，并分析各因素对客运量的影响机制，以期更全面、准确地反映城市公共交通客运量的影响因素。
2.采用多元化的预测方法:本研究将综合运用多种预测方法，如多元线性回归模型、时间序列模型、机器学习模型等，以提高预测结果的准确性和可靠性。
3.结合案例分析进行实证研究：本研究将选择典型城市进行案例分析，利用构建的预测模型对案例城市的公共交通客运量进行预测，并对预测结果进行分析和讨论，验证模型的有效性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 马寿峰,张晓东,王伟,等.基于组合模型的城市轨道交通客运量预测[J].交通运输系统工程与信息,2020,20(01):105-111.
2. 王鑫,王晓峰,王超.多特征融合的城市轨道交通短时客流预测[J].交通信息与安全,2023,41(03):1-8.
3. 陈学武,李静,段良伟,等.基于EMD-ARMA-LSTM组合模型的城市轨道交通日客运量预测[J].交通信息与安全,2023,41(01):10-17.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
