城市交通客運量統(tǒng)計分析與建模預測研究(已修改)
2025-07-05 08:26 本頁面
【正文】 城市交通客運量統(tǒng)計分析與建模預測研究 一、摘要：本文針對山東省各城市近幾年交通運輸客運量的變化趨勢，在充分考慮和分析影響交通客運量的因素之后，就客運量和貨運周轉(zhuǎn)量與總?cè)丝?、生產(chǎn)總值、批發(fā)零售量之間的相關性運用回歸分析法進行分析，研究了交通客運量的統(tǒng)計特征，建立了多元非線性回歸方程，運用MATLAB軟件對方程進行求解得到合理的回歸系數(shù)，從而求得非線性回歸方程，并用F檢驗法對相關性進行檢驗，求得置信區(qū)間。同時運用SPSS軟件對交通客運量建立時間序列模型進行求解并求得客運量和貨運量的預測值，對各市交通運輸量的影響因素進行聚類分析，并依此為依據(jù)對交通管理部門提出合理建議，最后對交通運輸客運量和貨運量的預測值的準確性和可取性經(jīng)行評價。關鍵詞：回歸分析 MATLAB F檢驗 置信區(qū)間 SPSS 時間序列 聚類分析 預測值二、問題的提出：近年來，隨著我國社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，交通運輸客運量出現(xiàn)迅速增長的趨勢。受社會經(jīng)濟發(fā)展水平、人口總量、經(jīng)濟結(jié)構、產(chǎn)業(yè)布局以及綜合交通運輸網(wǎng)絡拓展程度等諸多因素的影響，交通客運量表現(xiàn)隨機性的復雜波動特征。如何科學組織運力、建立完善的交通體系，進一步提高交通運輸規(guī)劃與社會經(jīng)濟發(fā)展的適應性，提高交通運輸設施的投資和運營效益，對于促進社會穩(wěn)定以及構建和諧社會均具有重要意義。三、模型的假設和符號系統(tǒng)：（一）、模型的假設假設山東省人口在未來幾年中健康平穩(wěn)變化，不會出現(xiàn)人口老齡化問題假設山東省經(jīng)濟水平健康平穩(wěn)發(fā)展，經(jīng)濟發(fā)展趨勢幾乎不受金融危機的影響假設山東省的經(jīng)濟結(jié)構不會發(fā)生很大的調(diào)整與變化，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構變化不大假設山東省交通運輸網(wǎng)不會發(fā)生很大的變動，即修建地鐵的可能性不大假設城市中的道路狀況十分良好，沒有房屋拆遷，道路、橋梁的維修和 破壞，特定道路的管制通行或者占道，交通事故等影響因素 私家車、公交車等不同車輛同等看待（二）、數(shù)學符號的說明y1 …………………………旅客運量為因變量 y2…………………………周轉(zhuǎn)量為因變量x1…………………………自變量總?cè)丝趚2…………………………自變量批發(fā)零售為x3…………………………自變量生產(chǎn)總值為 Syy…………………………y的總變差Qy…………………………剩余平方和或誤差平方和Yi…………………………客運量和周轉(zhuǎn)量的取值 F=U/Q …………………………F檢驗法r…………………………擬合優(yōu)度r^2=u/Syy=1Q/Syy四、模型的建立與求解 、貨運周轉(zhuǎn)量與總?cè)丝?、生產(chǎn)總值、批發(fā)零售量之間的相關性分析兩個變量之間的高度相關關系,有時并不是這兩個變量本身的內(nèi)在聯(lián)系所決定的,它完全可能由另外一個變量的媒介作用而形成高度相關。所以,我們絕不能只根據(jù)相關系數(shù)很大,就認為兩者變量之間有直接內(nèi)在的線性聯(lián)系。此時要準確地反映兩個變量之間的內(nèi)在聯(lián)系,就不能簡單的計算相關系數(shù),而是需要考慮偏相關系數(shù)。偏相關系數(shù)是在對其他變量的影響進行控制的條件下,衡量多個變量中某兩個變量之間的線性相關程度的指標。所以,用偏相關系數(shù)來描述兩個變量之間的內(nèi)在線性聯(lián)系會更合理、更可靠。偏相關系數(shù)不同于簡單相關系數(shù)。在計算偏相關系數(shù)時,需要掌握多個變量的數(shù)據(jù),一方面考慮多個變量之間可能產(chǎn)生的影響,另一方面又采用一定的方法控制其他變量,專門考察兩個特定變量的凈相關關系。在多變量相關的場合,由于變量之間存在錯綜復雜的關系,因此偏相關系數(shù)與簡單相關系數(shù)在數(shù)值上可能相差很大,有時甚至符號都可能相反 偏相關系數(shù)的取值與簡單相關系數(shù)一樣,相關系數(shù)絕對值愈大(愈接近1) ,表明變量之間的線性相關程度愈高。相關系數(shù)絕對值愈小,表明變量之間的線性相關程度愈低總收入的與客運量的相關性偏自相關序列: 總收入滯后偏自相關標準 誤差1.849.1892.1893.1894.1895.1896.1897.1898.1899.18910.18911.18912.18913.18914.18915.18916.189，因此可以認為客運量與人口總收入具有高度相關性。 批發(fā)運輸量與客運量的相關性偏自相關Series: 批發(fā)運輸量LagPartial AutocorrelationStd. Error1.879.1372.1373.1374.014.1375.1376.1377.1378.1379.13710.13711.016.13712.024.13713.13714.13715.13716.137，因此可以認為客運量與批發(fā)運輸量具有高度相關性?？?cè)丝谂c客運量的相關性偏自相關Series: 總?cè)丝贚agPartial AutocorrelationStd. Error1.952.1282.005.1283.1284.1285.1286.1287.1288.1289.12810.12811.12812.12813.12814.12815.12816.128，因此可以認為客運量與總?cè)丝诰哂懈叨认嚓P性。(二） 經(jīng)過以上客運量、貨運周轉(zhuǎn)量與總?cè)丝凇⑸a(chǎn)總值、批發(fā)零售量之間的性關系分析可知他們之間有高度相關性，即可知總?cè)丝凇⑸a(chǎn)總值、批發(fā)零售量是主要的影響因子，對客運量、貨運周轉(zhuǎn)量與總?cè)丝?、生產(chǎn)總值、批發(fā)零售量之間的相關性建立回歸模型，建立多元非線性回歸方程經(jīng)行求解過程如下：在已經(jīng)給定的客運量、貨運周轉(zhuǎn)量、總?cè)丝凇⑸a(chǎn)總值、批發(fā)零售量的表中，依據(jù)圖像的分布規(guī)律的合理性選取六組數(shù)據(jù)如下表：年份客運量周轉(zhuǎn)量生產(chǎn)總值批發(fā)零售總?cè)丝?95211961553482719605911471751881968593354216086197676146996703819841730917058763719923392035164858020082133871418679392建立矩陣方程i=1，2，3，4，5，6利用MATLAB進行求解 最后得到多元非線性回歸方程分別如下：其中Y1表示客運量，Y2表示貨運量，得到這兩個回歸方程用于后面檢驗預測值的準確度。、貨運量、客運周轉(zhuǎn)量、貨運周轉(zhuǎn)量分別建立時間序列模型并依次對其求解，過程如下：客運總量線性模型匯總RR 方調(diào)整 R 方估計值的標準誤.748.560.552自變量為 年份。ANOVA平方和df均方FSig.回歸1.000殘差58總計59自變量為 年份。系數(shù)未標準化系數(shù)標準化系數(shù)tSig.B標準誤Beta年份.748.0
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