交通规划初稿

目录一、课程设计题目1二、课程设计目的1三、设计内容131交通生产预测132交通方式划分133交通分布预测134交通分配预测1四、设计要求2五、设计过程251交通生成预测2511理论知识2512计算过程3513预测结果汇总表752交通方式划分8521换算基础资料8522计算过程9523预测结果汇总表953交通分布预测11531理论知识11532计算过程11533预测结果汇总表1654交通分配预测16541理论知识16542计算过程17543预测结果汇总表22六、设计体会23七、附表25八、附图32九、参考文献34交通规划原理课程设计说明书一、课程设计题目某市四县公路网交通需求预测二、课程设计目的通过本课程设计，熟悉并加深交通规划中交通需求预测四步骤的基本理论，培养综合分析及处理实际问题的能力。通过本课程设计提高借助EXCEL软件辅助计算的计算机基本操作能力，为以后走向工作岗位打好基础。三、设计内容31交通生产预测综合交通需求生成预测是指根据国民经济发展状况，对规划区域及各交通分区的各类交通方式的总量的发生进行预测。本次设计对某市的四个县区交通量发生预测将综合采用时间序列法中的指数平滑法及回归分析法中的一元回归分析。32交通方式划分只考虑公路汽车交通，不考虑其他竞争方式。客运交通载客量按20人计算，货运交通载重量按10吨计算。33交通分布预测根据交通方式划分结果，确定各县之间的交通分布量，即确定规划年的OD矩阵。本次设计采用单约束重力模型进行交通分布预测，模型中的待定系数事先给定，且有1。34交通分配预测根据交通分布预测的结果，将各县区的交通分布量分配至如图1所示的公路网，本次设计采用多阻抗为常数的多路径分配方法进行交通分配。四、设计要求成果必须包括各个步骤详细的计算过程；四县区公路网流量简图，其中包括各条线路往返两个方向的交通分配结果。五、设计过程51交通生成预测511理论知识交通的发生和吸引是交通需求预测四阶段预测中的第一阶段，是交通需求分析工作中最基本的部分之一，本阶段的任务是利用现有的交通基础资料预测2020年的客货生成量。首先应先预测2020年的生产总值，可用指数平滑预测法进行预测，其计算公式5111FTT1T1XTF第年的指数平滑值第T1年的生产总值1TT第年的指数平滑值01平滑系数，一阶指数平滑预测法可以预测到现有年限的下一年，而现有生产总值的年限是2000年，其只能预测到2001年，故需二阶指数平滑预测法对其进行预测，二阶指数平滑预测法可以进行跨年预测，实现对2020年生产总值的预测。为了提高结果的准确性，计算在0109情况下生产总值的一阶预测值和二阶预测值，由于绝对误差的平均值越小越精确，取绝对误差平均值最小时，所对应的二阶指数平滑值做为生产总值的最终预测值。计算公式如下5112TTXFN平均绝对误差5113T10T1T5114T21T21T第T1年的生产总值X01T第T年的一阶指数平滑预测值TF，N年份第T1年的一阶指数平滑预测值1T第T、T1年的二阶指数平滑预测值2TT1F，01平滑系数，根据一阶、二阶指数平滑预测值，利用二阶指数平滑预测模型可预测2020年的生产总值，其公式5115TTTTXAB12TTTF1TTTBTTX第年的生产总值预测起始年时间跨度其次，探讨生产总值与客货运量之间的关系，用一元线性回归进行拟合，求出相关的系数A，B，利用2020年预测的生产总值分别预测2020年客货运量的生成量，其公式5116YX每年的生产总值每年的客货运量AB，常系数512计算过程已知A、B、C、D四县交通量基础数据，以A县为例，首先预测A县2020年的生产总值，其他各县以此类推。利用A县的历年生产总值，根据公式5112、5113、5114、5115用03版EXCEL软件预测出A县的生产总值如下表1。A县各期的一阶指数平滑值年份生产总值010000200003000040000500006000070000800009000199058550858550800058550800058550800058550800058550800058550800058550800058550800058550800019917126685982246109462365663637264908866180467452687236699952199211584766542492007204472007841020008452136009037820009598072001013289200106422800011126236001993169548575837278091545476010575169001185322160129963350014012138801490826260156923360016371988601994227192990972840211867496081421840530161996489617857812501923642952203759817821313899202208455986199525463461073390162145866888617591921711990517338216606362522972647812393721653246335478425125569991996278351712444028461723638509206648962023077172032474790313258901611226665783962719484557275642100019973145483143451086120080074072390187634264282352228101366562922896245300181161930602833113106576800199844564961736709375249770512630100801443368292513363331632838430560984020090686417725346243215040801999551348621143870373100861301376110190142263699084573401164484531403950654674065246239492539428780820006395598254250813437598086414551450730509406114554844995825775484416599655882261657262986295466981A县各期的二阶指数平滑值199058550858550858550800058550800058550800058550800058550800058550800058550800058550800019917126685867796005905944005969524006058536006172980006312856006478164006668904006885076001992115847659352656061656496065309728070159760076054000082839856090364736098476048010702120001993169548561001118267634292077442316689508742410300867501172087752131467259014523389761580500174199422719296399829047784242589686483751185038413140793400016230208721820720502199557973121456604051995254634668332363091447318312058115141507229983178699881320275672172221821308236979977324758673391996278351773943155110763062491464014946182742487121308945632364436554253315127026495476002728365634199731454838089394821262646480174186675221535843312470515609269951236928612135142978136169306875568319984456496901716472150965820921223307702639467604305191596933856386063672427534393743000441962292401999551348610229835281827898828261396210932742285253812658566426144386646475554444984477595527448195120006395598117493598922142807903195208695400216157346485790745169868196559185780859294765586193368478绝对误差的平均值20834411911746572157139483345410807100078147329688592384037140587275182482769741143214087AT39100802795305336491590769276561859607166320420096381100636640125983564019760396397565484BT15195246063863819626581246586572793304778359205078908424329894430236429449989639188865266YAT20BT6949129491303297574175326244920744621672303883025245495872325287307122530195532477529602表1A县各期的指数平滑值由上述表1的绝对误差平均值可以看出当时的误差最小，即当09时，生产总值的实际值和预测值最接近，故选，所以可预测A09县城2020年的生产总值为2477529602万元。再根据A县城的现状客运量与生产总值，利用作图法进行相关关系分析，如下图图1从图1中可以看出，这组数据大致均匀落在一条直线两侧，这说明，生产总值与客运量有一定的关系，且是一种正线性相关关系。这种关系可以用一条线性直线拟合，其拟合方程为BXYA再用03版EXCEL求出相关参数A,B的值，并进行相关检验，如表2，表3表2COEFFICIENTS下限950上限950INTERCEPT290803298515486707874267395184XVARIABLE1000179548900013930690002197908表3回归统计MULTIPLER0958553538RSQUARE0918824886ADJUSTEDRSQUARE0909805428标准误差107700316观测值11由以上计算表格可得80329X0175YA客同理根据A县城的现状货运量与生产总值，利用作图法进行相关关系分析，如下图2图2从图2中可以看出，这组数据大致均匀落在一条直线两侧，这说明，生产总值与客运量有一定的关系，且是一种正线性相关关系。这种关系可以用一条线性直线拟合，其拟合方程为BXYA再用03版EXCEL求出相关参数A,B的值，并进行相关检验，如表4，表5表4表5回归统计MULTIPLER0949959243RSQUARE0902422564ADJUSTEDRSQUARE0891580627标准误差3507009187观测值11由以上计算表格可得51923X08Y货A513预测结果汇总表同理可求其他几个县城2020年的生产总值预测值、客货运量的预测方程及预测值如下表6、表7。表6各县城2020年的生产总值县城生产总值万元A2477529602COEFFICIENTS下限950上限950INTERCEPT23351909761892546433277783552XVARIABLE1000052847900003974410000659518B285742438C9853959227D2977521683表7四县2020年客货运量预测值县城客运量的预测方程货运量的预测方程客运量（万人）货运量（万吨）A80329X015YA客51923X08Y货A4737968915416547B61客B4619货B416829560773804C08342X09Y客2103X0Y货C328836510635702D615客7865货D57668192157382652交通方式划分521换算基础资料交通方式划分（MODALSPLIT）就是出行者出行选择交通工具的比例，它以居民出行调查的数据为基础，研究人们出行时的交通方式选择行为，建立模型从而预测基础设施或服务等条件变化时，交通方式间交通需求的变化。以往的道路交通交通规划多采用除交通方式划分以外的三阶段法。然而，现代交通网络是一种立体化的、具有多种交通方式共存的综合性网络，因此交通方式划分已经成为其主要的组成部分之一。换算的基础资料是上一步预测出的四县客货运量预测值，即表5。利用这些数据实现标准小客车的转换。522计算过程只考虑公路汽车交通，不考虑其他竞争方式。客运交通载客量按20人计算，货运交通载重量按10吨计算。同样以A县城的交通方式划分为例，将以“人”为单位的客运量及以“吨”为单位的货运量转化为以车辆为单位的标准小客车交通量，公式如下1520YPC客客U5221货货5222根据上述公式可求A县城的标准小客车351204739681520YPCU客客A8货货6货客AA523预测结果汇总表同理可求其他县城的PCU客货标准值如下表8表8PCU客货标准值县城（万辆）PCU客（万辆）PCU货（PCU客货万辆）A355353083366368B3126121548124674C24662127123737D43254314847473四县区现状OD表如下表9表9四县区现状OD表（单位万辆）DOABCDA01058259033171003B27018026497518696C8901385505784D597310105564110由表8和表9可得如下表表10OD表（单位万辆）DOABCD合计未来发生量A01058290331710036715866368B2701802649718696722115124674C8901385505784185423737D5973101056411022489547473合计41892245434194141580149956未来吸引量73263429227334972718262252根据总量控制法，由公式5223JJTD规现7326341892562611现规42922322现规7334933现规T72718415809656D44现规可得未来2020年各县的交通吸引量如表9，则可得未来年的OD表如表10表11未来年的OD表DOABCD合计A66368B124674C23737D47473合计7326342922733497271826225253交通分布预测531理论知识交通的分布预测是交通规划四阶段预测的第二阶段，是把交通的发生与吸引量预测获得的各小区的出行量转换成小区之间的空间OD量，即OD矩阵。根据交通方式划分结果，确定各县之间的交通分布量，即确定规划年的OD矩阵。本次设计采用单约束重力模型中的乌尔希斯重力模型进行交通分布预测，此模型满足公式，即出行发生约束重力模型，其表达IJQKIJIJODFC式为IJIJQIJJIJODFCFC532计算过程1）首先对进行参数标定，可用试算法对其进行标定。表12是IJIJFC现状平均行程时间。表12四县区平均行程时间（单位MIN）ODABCDA0454258B4504833C4248050D5833580初值01利用现状OD统计资料所得的，以及带入公式5311得,IJODIJC得36715802454300222/226091885697ABABJIJQODFCFC367158041941500238/226091CCJIJ1621678得到现状OD分布量的理论值如表13表13现状OD分布量的理论值OABCD合计A088569716216781164205367158B2193480020588172968853722115C79015340505706587901854D7420127640497428890224895合计37256452054803442338447918491499568计算平均行程时间（1）计算现状实际的平均行程时间685190940/14995680456926IJIJIICQC（2）计算现状实际的理论平均行程时间667899223/14995680445394AIJIJII计算平均行程时间的相对误差25210C45396210判断由于2523，接受值的假设，即。0参数标定完毕。利用公式5311预测2020年各县之间的交通分布量。以A、B两个县城的交通分布量预测为例，详细计算过程如下，1/4500222CAB663684297200222/42972/4573349/4272718/4816024Q同理可得2020年各县之间的交通分布量如表14表14未来2020年OD分布值DOABCD合计A016024293052103966368B3787103554651257124674C1011451910843223737D156571614115675047473合计63642373568052680728262252由表10可知，表13中的交通吸引量与表10的交通吸引量并不相同，因此需用增长系数进行进一步迭代，这里可用福莱特法对其进行迭代。2）福莱特法原理福莱特法假设I，J小区间分布交通量的增长系数不仅与小区的发IJQ生增长系数和J小区的吸引增长系数有关，还与整个规划区域的其他交通小区的增长系数有关。模型公式为,53212IJMMFOIDJOIDJIIJJMJJIOILFFLQF532式中I小区的位置系数；ILJ小区的位置系数。J（1）求和0OIFDJ根据公式，可得和的值如下表0IIU0JJFV0OIFDI表15各县的初始发生增长系数项目ABCD0OIF10000100001000010000DJ11512114900910809008注将来OD表中的发生交通量；IU将来OD表中的吸引交通量；JVI小区的第M次计算发生增长系数；MOIFJ小区的第M次计算吸引增长系数。DJ（2）求和0ILJ根据公式5322、5323，可得和的值如下表ILJ表16各小区初始的位置系数项目ABCD0IL10361102070941809329J10000100001000010000（3）求1IJQ根据公式可得第一次迭代计算2MMMIJIJOIDJIJFLOD表表17第一次迭代计算OD表DOABCD合计A0000018744271731929465211B440480000032714665123408C1130457910000073752447D174217924137980000049142合计72772424597362173319（4）重新计算和1OIFDJ表18各县的第一次发生增长系数项目ABCD1OIF10177101030970009653DJ10067101090996309918（5）收敛判定由于和的部分误差不在3之内，因此需要继续迭代计算。1OIFDJ按照上述步骤继续重复计算得到第二次迭代的计算OD表表19第二次迭代计算OD表DOABCD合计A0000019397274881940366288B4499000003286446594124448C110556960000070523796D16941175413199000004768合计72981426337355173047重新计算和的值如下表2OIFDJ表20各县的第二次发生增长系数项目ABCD2OI10012100180997509949DJF10076100190995409960此时和的误差均在3误差之内，因此不需要继续迭代计算。表192OIJ即为所求的最终分布交通量表。533预测结果汇总表显而易见，预测结果汇总表即是用福莱特法求得的表19。54交通分配预测541理论知识交通流分配，就是将预测得出的交通小区I和交通小区J之间的分布（或OD）交通量，根据已知的道路网描述，按照一定的规则符合实际地分配到IJQ路网中的各条道路上去，进而求出路网中各路段A的交通流量。一般的道路AX网中，两点之间（即O与D之间）有分多条道路，如何将OD交通量正确合理地分配到O与D之间的各条道路上即是交通流分配要解决的问题。本次设计采用多阻抗为常数的多路径分配方法进行交通分配。多阻抗为常数的多路径分配方法有两种方法LOGIT方法和PROBIT方法。本次设计采用LOGIT方法，并用DIAL算法对其模型进行求解。DIAL算法具有下列特点（1）认为道路认为道路利用者不是在出发点就决定选择哪条径路，而是在出行过程中的每一个节点都做一次关于下一步选择哪条路段走向目的地的选择，即真正选择的不是径路，而是路段。（2）道路利用者在一个节点处选择路段时，并不是以该节点为起点的每个路段都考虑，只有那些“有效路段”才可能被选择到。有效路段的定义是当路段（I,J）的上游端点I比下游端点J离起点R近，而且I比J离终点S远，则该路段为有效路段。由有效路段组成的径路称为有效径路。DIAL算法的具体步骤如下步骤1初始化。确定有效路段和有效径路。计算从起点R到所有节点的最小阻抗，记为R（I）；计算从所有节点到终点S的最小阻抗，记为S（I）；定义QI为路段起点为I的路段终点的集合；定义DI为路段终点为I的路段起点的集合；对每个路段（I,J），根据下式计算路段似然值L（I,J）（此时通常假定参数B1）5411EXP,0,BRIJTIJRIJANDSIJLIJ若其它情况由该公式可知，凡是似然值等于0的路段都是不合理的路段，不应该考虑包含它们的径路；凡是似然值大于0的路段都可以考虑包含在有效径路中；当某径路包含所有路段的似然值都等于1时，该径路必然是最小阻抗径路。DIAL算法中的初始化过程，实质就是确保出行量分配在使其有效地远离其起始节点的径路上，那些“走回头路”的径路将被剔除掉。步骤2从起点R开始按照R（I）上升的顺序，向前计算路段权重。从起点R开始，按照R（I）上升的顺序依次考虑每个节点，计算离开它的所有路段的权重值，对于节点I，其权重W（I,J），JOI的计算公式为SI当达到终点，即时就停止权重的计算。步骤3从终点S开始，按照S（J）的上升的顺序，向后计算路段交通量。从终点S开始，按照S（J）的上升的顺序依次考虑每个节点，对每个节点，计算进入它的所有路段的交通量，对于节点J，其交通量X（I,J），IDI的计算公式为5413当达到起点R，即JR时停止计算。同时整个算法结束。式中表示从起RSQ点R到终点S的OD交通量，方括号内的交通量之和是指节点J的所有下游路段上的交通量之和，它们应该先于路段（I,J）上的交通量事先已经被计算出来，M,5412,DLIJRIWIJ若，即节点是起点（其它情况JJJMM,RSDDQJSJXIJXWI,J若，即节点是目的地IJ其它情况所以节点的考虑顺序是十分重要的。542计算过程1以A、D两县之间的OD点对为例，以A为起点，D为终点，预测两县之间的交通量分配。现状的交通网络图见图3。图3交通网络图步骤1初始化。确定有效路段和有效径路。根据最短路算法，求出所有的RI和SI的值，如图5所示。根据DIJKSTRA法计算图4所示路网从节点A到节点D的最短路径对A进行标号，0AL对与A相邻的节点B、C、D标号MIND,MIN045,2,084BAALD故对C进行标号，。42CL同A、C相邻的未标点B、D。IN,D,IN428,504,85BAALD故对A进行标号，。45BL同A、B、C相邻的未标号点DMIN,D,MIN058,42,358DACABLL对D点标号，。58所有节点均标上了L标号，计算结束。得到节点A到其他各点的最短路权，见表21所示。表21节点A到其他各点最短路权计算结果节点ABCDL标号045AL42A58AL同理，其他各点到节点D的最短路权最短路权（L标号），见表22所示。表22各点到节点D最短路权计算结果节点ABCDL标号58D33DL50D0L图4R（I）和S（I）根据路段似然值公式，求出所有路段的似然值（此时设B1），见图5所示。对每个路段（I,J），根据公式5411计算路段似然值L（I,J）ACEXP,EXP4201B5,8EXPDEXP430C,52LBRATCBTLBRCT，B8,0B，图5路段似然值L根据上述计算结果，可知从A到D并非5条径路都是有效径路，其中只有1条为有效径路，即。步骤2从起点R开始按照R（I）上升的顺序，根据公式5412向前计算路段权重W（I,J）。各路段的权重标于图7上，计算过程如下由于A为起点，因此,1ACWBALIJ因为似然值为0，所以,0IMDWCBDWCLIJWI图6路段权重W步骤3从终点S开始，按照S（J）的上升的顺序，根据公式5413向后计算路段交通量X（I，J）。各路段分配的交通量标于图7上，计算过程如下图7路段交通量X543预测结果汇总表同理，其它OD点对的交通量分配预测方法与A、D两县的方法相同，最终得到的各个路段各个方向的交通流量结果标注于路网简图中。见图8。图8交通量分配汇总图六、设计体会课程设计是培养学生综合运用所学知识,发现,提出,分析和解决实际问题,锻炼实践能力的重要环节,是对学生实际学习、工作能力的具体训练和考察过程。在这一个星期的交通规划课程设计中，我收获颇多。从刚开始的一筹莫展，在慢慢的摸索中前行着，有时为了得到准确的数据，要重复计算好几遍（比如迭代平衡计算等）到最后完成整个课程设计，在有空闲的时间做课程设计，可以说得是苦多于甜，但是可以学到很多很多的的东西，同时不仅可以巩固了以前所学过的知识，而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。本次课程设计是对四县公路网的交通需求进行预测，设计内容包括交通生成预测、交通方式划分、交通分布预测以及交通分配预测四个步骤。每一步都需进行复杂的计算，第一步需要利用系统工程中时间序列法中的二阶指数平滑预测法和一元线性回归分析，关于指数平滑法，我又重新对其概念和公式理解了一遍，加深了对一阶和二阶指数平滑预测法的应用，以及其公式在EXCEL中的应用，还有图表在EXCEL中的绘制，学到了许多，第一次也感觉到EXCEL软件的强大，提高了EXCEL,WORD的操作水平；还有一元线性回归，更是感受颇深。同时加强了我与同学之间的交流与合作，互相学习。第二步中的计算过程相对于第一步而言就简单多了，数据没有那么繁琐，第二步主要是对各县以“人”为单位的客运量及以“吨”为单位的货运量转化为以车辆为单位的标准小客车交通量和利用总量控制法对未来年的吸引量进行预测，做起来十分轻松。第三步主要是对单约束重力模型中的乌尔希斯模型的应用，在这上面花费的时间是最多的，首先对这个公式的理解和各参数的标定，记得最开始做的时候单纯地理解字面的意思，参数也没有标定，造成了严重的错误，后面经过仔细阅读刘灿齐编写的现代交通规划学才从误区中解脱出来，思路也慢慢开始清晰。之后是用增长系数法中的福莱特法对预测出的理论值进行迭代，福莱特法按理来讲迭代一次应该完成，结果两次才能完成，显而易见，公式的编辑还有大量的计算量都阻碍了我的进度。第四步是对前三步的汇总和分配，利用了阻抗为常数的多路径分配方法，利用其DIAL算法对四县进行交通量分配，其中标号需用DIJKSTRA法；还有需用AUTOCAD软件对交通量分配进行画图。上面的种种软件和模型都充分显示了学科的综合性，需要全面地掌握各学科的知识融会贯通。这个设计给我的感受是计算数据繁琐，而且书本的理论知识和实际的课程设计有较大的区别，实际的课程设计不仅需要扎实的理论知识，更主要的还有其他软件的应用。这更加坚定了我要好好学习各种软件的决心，提升自己的综合能力和专业素养。通过本课程设计实践，培养自己掌握交通规则的基本原理和基本方法，为以后能把交通规划的观点、原理应用于实际打下一定的基础，同时也让我进一步认识到了交通规划在城市规划中的重要性。最后，我还应感谢李聪颖老师和王玉萍老师的指导，包括各种软件的应用和WORD的排版及转换格式，不管是在工作中还是在日常的生活中，我们都会频繁地接触，这些都是我们终身受益的，你们的悉心指导给予了我们每个人很大的帮助，再一次由衷地感谢李聪颖老师和王玉萍老师。七、附表附表1B县各期的指数平滑值B县各期的一阶指数平滑值年份生产总值0102030405060708091990832288322883228832288322883228832288322883228832281991947888438485540866968785289008901649132092476936321992175316934772103495211328212283761321621412552150117215874816714761993254135109542981336231615553791753565619314852089830822292966235057624543626199432653913124258217220632820683823235829536259843752795166322954561983082427231842872619951114861292669238160062262417823256118609212161856648751786982528166677059415083734413218027261996323047148644931419265920992216768927240874073254355937526530750112761360178288605068303960327319973959531733757383233317967927395972493029056438325154468834369480043600079053374483413386753732719987541362314517645337481574341801260744833977863539645234458995952026358975716678205482717397773319998012262884291884302304595532976625261052907186704356172716719408175162747157766218967928431773200090141834972806925244679676643509037672688464317859268086827538563285648084148764587798905605177B县各期的二阶指数平滑值1990832288322883228832288322883228832288322883228832281991947888334368369048426848507768611887389688892490626492591619921753168435696876513692972481001816109140119708961317497614512368159692199325413586875562968457211174210613025158415114425173273432195575692170708162368618341994326539913122641119178416140270943217248276482054942370193522654920456290008339231027203681995111486951077299812154672581516594285177926507519557943752020266925196321555317867154314998944919963230471004614501135769222617266466782031055337224967687523999517772521916791266618363628856323941997395953107752878915527897172030531849243025577727506107813022149513327663037535291040373769346834199875413612012276751917194922267541011733917446114073531563474861692654342721146131464669683351464319998012261369534095239421685734717169574477163054538894386761997632196891673934743926810678189400620009014181582308755296430942436072898355938364056624105977744513666780628680784995238568796938666绝对误差的平均值2794115002237979239919369338041527016751165346733851876503582978564335453526471619998368AT5412252629752504993185094517789438564579094430195910563459890667487589029651739014271689BT212774659757009256398890120257111667335112351621091245373448117119413610602557499779986054YAT20BT96677458221892690121262896922831277323473379767238340131035632490631483023476672285742438附表2C县各期的指数平滑值C县各期的一阶指数平滑值年份生产总值010203040506070809199088661886618866188661886618866188661886618866188661199110271390066291471492876694281895687970922984974999026101307819921167659273608965301210004312103275081062261088958811128472113392521152192819931521509867747210765409611567518412282504812918813484835213989041614439850414845692819941875351075632248123630276813723312881487090288158361516646034081732416248178907700818362719281995222921119099002314348842141629394902178393817319064125200336736320801718742141183402218991619319962638221335713021167555137219320424312125650904227231625238427894524708055622538812682593389619199731395915161007191968359097229430670225312265422705953125283746557829389546693019434536308496996219983635661728056647230181927826967126912972999925317080656333163822313426648401351241490735805909961999401196195644698226438474223091286884338858395535913832813733728892383636652391205098139688231200042645221872542842967981938344325681937389583733927951641405220355741360739564194026196423495031C县各期的二阶指数平滑值199088661886618866188661886618866188661886618866188661199110271388801528922308899256890909329217493719729554648976542810004312199211676589194976906844889296091295855624992001028254161065632481102448721137016641993152150901432256940784096997751936106643393611419412203917761298922656137567777614498140161994187535918852255299988783041110125742123469647713627775148691875516023681717063971621797626137199522292194606603210868871071265906491454393155163459517967879219368307632054226154215068718719962638229850307309120461996146574727217228962551953455625214928253523106131232441895375254911937619973139591038137731357367787171431510120462283723297043752562192361275045220529039267043031384903199836356611071296211546258086200903437824169369922750255469301470628332237895423390717267352567038719994011961192061357176577595323337101328055957773170819375344611984936525934273807784238392450782820004264521291580652006217152666574136317894081635493855083809770074399102979741167778054203906062绝对误差的平均值139550312811639923969198871723701547162151855610443690153716247553912514858145466732966032AT30829279183929746726421993950142989759314306517773429463704428111811542712745884265994558BT9951929265240441197332864006737334503843785661328363650225338436370630899356632793982335YAT20BT50733137718738570665108772196311765876711877840431156764154110498455310451145919853959227附表3D县各期的指数平滑值D县各期的一阶指数平滑值年份生产总值0102030405060708091990118820911882091188209118820911882091188209118820911882091188209118820919911329691120235721216505412306536124480181258951273098212872464130139461315542819921789733126109478133115092139837742146277428152434151583079081638987021692065321742313981993289017314240026021642955336184591609420337337682207257252367335432251481720626505514642775387098199438507371666676042208451166924473623662760535061302899712532573763733449961062361069989337432020119955144029201441133826964151353256362356371393263640865130634389367949463580861948373631795003946301199663809352451063704343331910841937341494780733582523372403155843081858573970866072220636624323613199773599792941955233421865108651436076045812431749629685151666497106726909204426710242732772483047131998826178134739378150272770696079059623679217144972793162587616952869785600802880299102658160433371199991386940404130295849559655699694873677307788782090031298529995147875388540889169340539040864337200010143544650725726670835572479409261158695883322917627156494981220599726643