【導(dǎo)讀】第十一章項目實施進度建議與工程招標(biāo)?????????在建的***北站房和北廣場的西側(cè)，鐵北二路南側(cè)。布局規(guī)劃》得到了國家交通部的批復(fù)。省交通廳、省運管局的指導(dǎo)下，擬定了《******總體布局規(guī)劃調(diào)整方案》，現(xiàn)為***啤酒廠廠區(qū)，總占地面積為公頃。業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定建設(shè)方案及其它相關(guān)內(nèi)容。勞動定員246人，其中管理人員42人，其它員工204人。***客運站的建設(shè)符合國家的。整方案》和《***“三北”改造總體規(guī)劃》。項目建成后將極大地改善地。區(qū)旅客運輸環(huán)境，完善******，促進地區(qū)經(jīng)濟和交通事業(yè)的發(fā)展。詳見主要經(jīng)濟技術(shù)指標(biāo)表（表）。

　　

【正文】 X2（自變量）， 1995～ 2020 年 8年的樣本數(shù)據(jù)（ x1i， x2i， yi） ,i＝ 1,2,? 8 見下表。 公路客運量與總?cè)丝凇⑷司杖霐?shù)據(jù)表 表 年份 公路客運量 Y（萬人次 /年） 市區(qū)總?cè)丝? X1（萬人） 人均可支配收入 X2（元 /年） 年份 公路客運量 Y（萬人次 /年） 市區(qū)總?cè)丝? X1（萬人） 人均可支配收入 X2（元 /年） 1995 1996 1997 1998 3465 4164 4702 4750 1999 2020 2020 2020 5110 5550 6339 6897 （注：表中數(shù)據(jù)取自《 ***統(tǒng)計年鑒》（ 2020 年、 2020 年）、《邁向 21 世紀(jì)的 ***》） 經(jīng)計算 R＝ ， |R|1，說明公路客運量（ Y）和市區(qū)總?cè)丝冢?X1）、人均可支配收入（ X2）之間有顯著的線性統(tǒng)計關(guān)系。 二元線性回歸方程（預(yù)測模型） 公式： Y ＝ β 0 ＋ β 1 X1 ＋ β 2 X2 模型： Y ＝ － X1 ＋ X2 其中： Y － 公路客運量（萬人次 /年） X1 － 市區(qū)總?cè)丝冢ㄈf人） X2 － 人均可支配收入（元 /年） 根據(jù)預(yù)測模型，計算 1995～ 2020 年中心站、北站公路客運量，并與實際值進行比較。 二元回歸數(shù)學(xué)模型公路客運量預(yù)測值與實際值對比表 表 萬人次 /年 年份 預(yù)測值（ Y） 實際值 偏差 年份 預(yù)測值（ Y） 實際值 偏差 1995 1996 1997 1998 － － － 1999 2020 2020 2020 － － *********客運站工程 第三章 客運適站量預(yù)測與市場分析 28 通過預(yù)測值與實際值的比較分析可以看出，偏差大約在 2～ 32 之間，平均偏差大約在 左右， 個別年度雖然偏差較大，但整組數(shù)據(jù)較為理想，說明此模型可用，且可信度較高。 回歸方程的顯著性檢驗與預(yù)測值置信度檢驗 通過對回歸方程的 F 檢驗，可知 FFα（ p,np1）（α一般取 ），即認(rèn)為“自變量全體對因變量 Y 產(chǎn)生影響”，說明所建立的二元回歸數(shù)學(xué)模型中公路客運量（ Y）和市區(qū)總?cè)丝冢?X1）、人均可支配收入（ X2）之間有著比較顯著的線性關(guān)系。 經(jīng)計算， 2020 年公路客運量（ Y）的置信區(qū)間（取置信度為 95％）為 [， ]。 客運量預(yù)測 利用二元回歸數(shù)學(xué)模型預(yù)測的公路客運量詳見下表。 二元線性回歸模型預(yù)測結(jié)果 表 單位：萬人次 /年 年 份 項 目 2020 2020 2020 2020 公路客運量 （三） 時間序列分析（線性模型法） 通過直觀的觀察可以發(fā)現(xiàn)，公路客運量的增 ***是隨著時間發(fā)展而變化的，總體來看，隨著 時間的推移，客運量呈增 ***趨勢，兩者之間關(guān)系密切。因此，我們引入時間序列分析方法，即線性模型法，對過去時間序列的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，來具體研究公路客運量隨著時間發(fā)展變化的數(shù)量規(guī)律性。 建立線性模型 公式： Yt ＝ a ＋ b t 模型： Yt ＝ ＋ t 其中： Yt － 公路客運量時間序列趨勢值 t － 時間標(biāo)號 根據(jù)預(yù)測模型，計算 1995～ 2020 年中心站、北站公路客運量趨勢*********客運站工程 第三章 客運適站量預(yù)測與市場分析 29 值，并與實際值進行比較。 1995～ 2020 年公路客運量趨勢值與實際值對比表 表 單位：萬人次 /年 年份 時間標(biāo)號 趨勢值（ Yt） 實際值 年份 時間標(biāo)號 趨勢值（ Yt） 實際值 1995 1996 1997 1998 1 2 3 4 1999 2020 2020 2020 5 6 7 8 4004505005506006507007508001995 1996 1997 1998 1999 2020 2020 2020圖 線性模型與原始數(shù)據(jù)比較圖 通過線性模型與原始數(shù)據(jù)比較可以發(fā)現(xiàn)，原始數(shù)據(jù)基本分布于預(yù)測趨勢線左右，說明該模型能夠反映客運量發(fā)展的基本趨勢，可以應(yīng)用。 客運量預(yù)測 利用時間序列線性數(shù)學(xué)模型預(yù)測的公路客運量詳見下表。 時間序列線性模型預(yù)測結(jié)果 表 單位：萬人次 /年 年 份 項 目 2020 2020 2020 2020 公路客運量 實際值 趨勢值 *********客運站工程 第三章 客運適站量預(yù)測與市場分析 30 （四） 增 ***比率分析法 根據(jù)《 ******總體布局規(guī)劃調(diào)整方案》，主樞紐中客運系統(tǒng)的客運量的預(yù)測主要采用了一元回歸、二元回歸、灰色系統(tǒng) GM（ 1,1）、專家評判等四種數(shù)學(xué)方法，并得到 2020～ 2020 年 ***全社會客運量預(yù)計增***速度，見下表。 2020～ 2020 年 ***全社 會客運量預(yù)計增 ***速度 表 單位：％ 時 期 運輸方式 2020～ 2020 2020～ 2020 公 路 鐵 路 參考《 ******總體布局規(guī)劃調(diào)整方案》中 2020～ 2020 年 ***全社會客運量預(yù)計增 ***速度中公路客運量的預(yù)計增 ***速度，對本項目中心站、北站公路客運量進行預(yù) 測。 增 ***比率分析法預(yù)測結(jié)果 表 單位：萬人次 /年 年 份 項 目 2020 2020 2020 2020 公路客運量 通過以上四種方法的預(yù)測分析，取其平均值，作為中心站、北站未來公路客運量預(yù)測結(jié)果，詳見下表。 中心站、北站公路客運量預(yù)測結(jié)果 表 單位：萬人次 /年 年 份 方 法 2020 2020 2020 2020 一元線性回歸 二元線性回歸 時間序列法 增 ***比率分析法 推薦值（平均值） *********客運站工程 第三章 客運適站量預(yù)測與市場分析 31 ***客運站客運適站量預(yù)測 （一） 旅客發(fā)送量 根據(jù)《 ******總體布局規(guī)劃調(diào)整方案 》，客運適站量是一個重要的客運指標(biāo)，是指從客運站內(nèi)發(fā)送的旅客量，它包括正常的公路趨勢型適站量和鐵路轉(zhuǎn)移適站量兩部分。 公路趨勢型適站量 根據(jù) ***交通局初步規(guī)劃設(shè)想， ***客運站建成后將取代現(xiàn)有的客運北站，客運北站大部分營運線路將被調(diào)整到 ***客運站，其余部分調(diào)整到客運中心站。同時，根據(jù)現(xiàn)有旅客流量及流向分析，客運 中心站的部分營運線路也將被調(diào)整到 ***客運站（詳見附件一）。兩站線路、班次調(diào)整見下表。 客運中心站、北站線路、班次調(diào)整一覽表 表 項目 站名 原有線路 原有班次 預(yù)留線路 預(yù)留班次 預(yù)撥線路 預(yù)撥班次 中心站 77 777 50 451 27 326 北 站 94 284 18 110 76 174 合 計 171 1061 68 561 103 500 對 ***客運站未來公路趨勢型適站量的預(yù) 測主要基于以下兩點： （ 1）根據(jù)表 中 1995～ 2020 年歷年中心站、北站公路客運量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知，中心站客運量約占兩站總客運量的 77％，北站客運量約占兩站總客運量的 23％，這一比例在各預(yù)測年度基本保持不變； （ 2）近似認(rèn)為每個班次的客流量基本相等，則預(yù)撥班次與原有班次的比例就可以被近似認(rèn)為從原站址分流至 ***客運站的客流量比例。 ***客運站公路趨勢型適站量預(yù)測結(jié)果 表 年 份 項 目 2020 2020 2020 2020 公路趨勢型適站量 （ 萬人次 /年） 日平均旅客發(fā)送量 （人次 /日） 10631 12862 15863 19053 *********客運站工程 第三章 客運適站量預(yù)測與市場分析 32 鐵路轉(zhuǎn)移適站量 影響旅客選擇運輸方式的因素很多，例如：運價（車票價格）、方便性、旅行時間、安全性、舒適性、旅客乘坐心態(tài)等，因此，在確定鐵路轉(zhuǎn)移旅客適站量時，必須綜合考慮上述各種因素的影響。 參考《 ******總體布局規(guī)劃調(diào)整方案 》中主樞紐鐵路轉(zhuǎn)移適站量的預(yù)測結(jié) 果，同時考慮到遠(yuǎn)期隨著 ******客運系統(tǒng)其它客運站的建設(shè)和完善，通過 ***的鐵路轉(zhuǎn)移適站量占主樞紐鐵路轉(zhuǎn)移量的比例將逐漸減少，具體預(yù)測見下表。 ***客運站鐵路轉(zhuǎn)移適站量預(yù)測結(jié)果 表 年 份 項 目 2020 2020 2020 2020 主樞紐鐵路轉(zhuǎn)移適站量 （ 萬人次 /年） 492 550 615 687 凱旋站鐵路轉(zhuǎn)移適站量 （ 萬人次 /年） 123 123 日平均旅客發(fā)送量 （人次 /日） 3370 3466 3370 2823 凱旋站鐵路轉(zhuǎn)移適站量占主樞紐的比例（％） 25 23 20 15 根據(jù)以上分析， ***客運站的客運適站量預(yù)測見下表。 ***客運站客運適站量預(yù)測結(jié)果 表 年 份 項 目 2020 2020 2020 2020 公路趨勢型適站量 （ 萬人次 /年） 鐵路轉(zhuǎn)移適站量 （ 萬人次 /年） 123 123 凱旋站客運適站量 （ 萬人次 /年） 日平均旅客發(fā)送量 （人次 /日） 14001 16328 19233 21876 *********客運站工程 第三章 客運適站量預(yù)測與市場分析 33 （二） 日發(fā)車班次 ***客運站的日發(fā)車班次采用下式計算： F R 式中： B － 日發(fā)車班次 F － 日發(fā)送旅客數(shù) R － 站內(nèi)單車平均上座乘客數(shù) 根 據(jù) ***客運總站提供的資料，目前投入運營的車輛主要有大、中、小三種型號，其中大型車比例約為 67％，中型車比例約為 ％，小型車比例約為 ％。其中大型車座位平均為 45 個，中型