計算機在道路運輸管理中的應用課程設計-資料下載頁
2025-07-17 22:29本頁面
【導讀】管理本科專業(yè)的必修課。其目的是通過課程設計（論文）實踐，培養(yǎng)學生理論聯系實際思想，解決交通運輸領域內的具體問題的能力。分析方法，運用SPSS建立模型分析問題。報告必須包含SPSS操作步驟輸出結果及分析，重慶為國民政府戰(zhàn)時陪都。中華人民共和國成立后，重慶于1950年成為中央直。全國人大第八屆五次會議批準重慶設立中央直轄市。重慶擁有豐富的自然資源。達，水路通江達海，110余條國內、國際及地區(qū)航線將重慶與全國和世界連接，重慶市場網絡完備，周邊輻射人口近3億。重慶對外開放呈全方位、多層次、寬領域狀態(tài)。國在重慶設有領事機構。目前已與174個國家和地區(qū)建立了經濟貿易合作關系，會，已經并將進一步提升重慶對外開放的形象。自中央批準為直轄市以來，重慶的經濟社會發(fā)展取得了巨大成就。近年來，重慶市對外經濟貿易迅速發(fā)展，20xx年全市。截至20xx年底，全市累計批準“三資”企業(yè)3748家，
【正文】 6 圖 27 16 用 SPSS 軟件進行描述性分析 對各數據進行四分位數、中位數、眾數、標準差的分析。 點擊 “分析 描述統(tǒng)計 頻率”，把 GDP、 nlk、 kyl、 kzz、 hyl、 hzz 標簽選入“變量”一欄。 圖 28 頻率分析表 點擊“統(tǒng)計量”，在彈出的窗口當中，給“ 四分位數、中位數、眾數、標準差”選項打勾。 圖 29 頻率統(tǒng)計量 17 最終得出分析結果如下圖： 圖 210 統(tǒng)計結果 18 第三章 模型與分析 Holt 雙參數線性指數平滑法 計算過程： 其基本原理是對序列數據和趨勢直接進行平滑 計算公式： St=α yt+(1 α )(St1+bt1) (1) bt=γ (StSt1)+(1 γ )bt1 (2) ?t 1 y =St+btT （ 1）式是利用前一期的趨勢值 bt1 修正 St， (2)式用來修正趨勢項 bt，趨勢值 用相鄰兩次平滑值之差來表示。 輸入數據： 圖 31 模型相關數據 Holt 雙參數線性指數平滑法操作方法： A) 首先進行數據的設定，點擊“分析 預測 創(chuàng)建模型”開始時間填為 20xx，點擊確定。然后時間序列建模器當中的指數平滑條件選為如下圖： 19 圖 32 指數平滑條件 B) 操作步驟： 1. 選擇“分析 預測 創(chuàng) 建模型”，選擇 GDP、 nlk、 kyl、 kzz、 hyl、 hzz標簽 為變量。 圖 33 時間序列建模器變量設置 20 2. 在“圖表”一欄中，在“序列、觀察值、預測值、擬合值”上打勾。 圖 34 時間序列建模器圖表設置 3. 選擇“保存”一欄，在“預測值”上打勾，變量名的前綴命名為“ p 預測值”，在“到處模型文件”一欄中，自己創(chuàng)建一個文件隨意命名保存。 圖 35 時間序列建模器保存設置 21 4. 選擇“選項”一欄，選擇“模型評估期后的第一個個案到指定日期之間的個案，填上 2020. 圖 36 時間序列建模器 選項設置 5. 所有設置完畢后點擊“確定”計算數據，導出結果。結果如下圖： 22 圖 37 時間序列建模曲線圖 23 6. 最終輸出結果如下圖： 圖 38 最終預測數據結果 7. 分析結果 : 從上表中可以看出，運用 spss 進行預測所得到的從 20xx 年至2020 年的預測數據。 logistic 曲線擬合 擬合 logistic 曲線模型為 : Y=1/(1/U+B0*B1^X)； 其中 U 為上限值； B0 為常數；B1 為系數； X 為時序。 建立變量并輸入數據，如下圖所示： 24 將年份（ year）的數據增加到 2020 年 圖 39 logistic 數據表 操作步驟： 1. 選擇“分析 回歸 曲線估計”，進行設置。把 GDP、 nlk、 kyl、 kzz、 hyl、 hzz標簽選到“因變量”一欄中，把 year 標簽選到“變量”一欄中，在 logistic 上打勾。如下圖： 25 圖 310 曲線估計相關設置 2. 在“曲線估計”一欄中，選擇“保存”，在“預測值”上打勾，點擊“繼續(xù)”。 圖 311 3. 最后點擊“確定”輸出結果，結果如下圖： 圖 312 Logistic 分析最終預測數據 26 4. 結果分析 模型匯總和參數估計值 因 變量 :GDP 方程 模型匯總 參數估計值 R 方 F df1 df2 Sig. 常數 b1 線性 .941 1 8 .000 Logistic .994 1 8 .000 .863 自變量為 年份。 從第一個表中我們可以看出運用 logistic 曲線回歸的方法預測出的從 20xx年至 2020年各項指標的預測值，在第二個表中可以看出擬合的優(yōu)度為 ，擬合程度較好。 27 第四章 總 結 在本次課程設計當中，為了能夠更好地去建設客運站，我運用了 spss 軟件的 Holt 雙參數指數平滑、 logistic 曲線擬合這兩種方法預測了吉林延邊 20xx 年至 2020 年的 GDP、年接待旅客人數 (nlk)、公路客運量 (kyl)、公路客運周轉量(kzz)、公路貨運量 (hyl)、公路貨運周轉量（ hzz）。這同時也為以后的客運站組織量、適站量、年均日發(fā)送量的預測與計算打下了基礎。值得一提的是，我同時還在本次課程設計當中，更鞏固了已掌握的軟件使用方法，還從設計過程當中與同學和老師們的交流以及上網查找 資料過程當中學到了一些新知識，受益匪淺。 本次使用的是 SPSS ，此版本在預測方面非常的方便簡潔詳細而且功能非常強大，不像前面幾個版本一樣，是英文版，使用起來比較耗時間，也不像 一樣需要注冊才能使用。總之， spss 很適合用于預測方面的計算，因此我們應熟練掌握 spss 并運用 spss 這款軟件解決我們學習生活中的實際問題。并通過結合現實問題是 spss 發(fā)揮其應有的作用。 28 ※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※ 成績評定表 指導教師評語： 成績： 指導教師簽名：
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