計算機在道路運輸管理中的應(yīng)用課程設(shè)計-資料下載頁
2025-07-17 22:29本頁面
【導(dǎo)讀】管理本科專業(yè)的必修課。其目的是通過課程設(shè)計（論文）實踐，培養(yǎng)學(xué)生理論聯(lián)系實際思想，解決交通運輸領(lǐng)域內(nèi)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(jié)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(zhǔn)重慶設(shè)立中央直轄市。重慶擁有豐富的自然資源。達(dá)，水路通江達(dá)海，110余條國內(nèi)、國際及地區(qū)航線將重慶與全國和世界連接，重慶市場網(wǎng)絡(luò)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(lǐng)域狀態(tài)。國在重慶設(shè)有領(lǐng)事機構(gòu)。目前已與174個國家和地區(qū)建立了經(jīng)濟貿(mào)易合作關(guān)系，會，已經(jīng)并將進(jìn)一步提升重慶對外開放的形象。自中央批準(zhǔn)為直轄市以來，重慶的經(jīng)濟社會發(fā)展取得了巨大成就。近年來，重慶市對外經(jīng)濟貿(mào)易迅速發(fā)展，20xx年全市。截至20xx年底，全市累計批準(zhǔn)“三資”企業(yè)3748家，
【正文】 6 圖 27 16 用 SPSS 軟件進(jìn)行描述性分析 對各數(shù)據(jù)進(jìn)行四分位數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差的分析。 點擊 “分析 描述統(tǒng)計 頻率”，把 GDP、 nlk、 kyl、 kzz、 hyl、 hzz 標(biāo)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(dāng)中，給“ 四分位數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差”選項打勾。 圖 29 頻率統(tǒng)計量 17 最終得出分析結(jié)果如下圖： 圖 210 統(tǒng)計結(jié)果 18 第三章 模型與分析 Holt 雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法 計算過程： 其基本原理是對序列數(shù)據(jù)和趨勢直接進(jìn)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(shù)據(jù)： 圖 31 模型相關(guān)數(shù)據(jù) Holt 雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法操作方法： A) 首先進(jìn)行數(shù)據(jù)的設(shè)定，點擊“分析 預(yù)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(dāng)中的指數(shù)平滑條件選為如下圖： 19 圖 32 指數(shù)平滑條件 B) 操作步驟： 1. 選擇“分析 預(yù)測 創(chuàng) 建模型”，選擇 GDP、 nlk、 kyl、 kzz、 hyl、 hzz標(biāo)簽 為變量。 圖 33 時間序列建模器變量設(shè)置 20 2. 在“圖表”一欄中，在“序列、觀察值、預(yù)測值、擬合值”上打勾。 圖 34 時間序列建模器圖表設(shè)置 3. 選擇“保存”一欄，在“預(yù)測值”上打勾，變量名的前綴命名為“ p 預(yù)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(shè)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(shè)置 5. 所有設(shè)置完畢后點擊“確定”計算數(shù)據(jù)，導(dǎo)出結(jié)果。結(jié)果如下圖： 22 圖 37 時間序列建模曲線圖 23 6. 最終輸出結(jié)果如下圖： 圖 38 最終預(yù)測數(shù)據(jù)結(jié)果 7. 分析結(jié)果 : 從上表中可以看出，運用 spss 進(jìn)行預(yù)測所得到的從 20xx 年至2020 年的預(yù)測數(shù)據(jù)。 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(shù)；B1 為系數(shù)； X 為時序。 建立變量并輸入數(shù)據(jù)，如下圖所示： 24 將年份（ year）的數(shù)據(jù)增加到 2020 年 圖 39 logistic 數(shù)據(jù)表 操作步驟： 1. 選擇“分析 回歸 曲線估計”，進(jìn)行設(shè)置。把 GDP、 nlk、 kyl、 kzz、 hyl、 hzz標(biāo)簽選到“因變量”一欄中，把 year 標(biāo)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(guān)設(shè)置 2. 在“曲線估計”一欄中，選擇“保存”，在“預(yù)測值”上打勾，點擊“繼續(xù)”。 圖 311 3. 最后點擊“確定”輸出結(jié)果，結(jié)果如下圖： 圖 312 Logistic 分析最終預(yù)測數(shù)據(jù) 26 4. 結(jié)果分析 模型匯總和參數(shù)估計值 因 變量 :GDP 方程 模型匯總 參數(shù)估計值 R 方 F df1 df2 Sig. 常數(shù) 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(yù)測出的從 20xx年至 2020年各項指標(biāo)的預(yù)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(jié) 在本次課程設(shè)計當(dāng)中，為了能夠更好地去建設(shè)客運站，我運用了 spss 軟件的 Holt 雙參數(shù)指數(shù)平滑、 logistic 曲線擬合這兩種方法預(yù)測了吉林延邊 20xx 年至 2020 年的 GDP、年接待旅客人數(shù) (nlk)、公路客運量 (kyl)、公路客運周轉(zhuǎn)量(kzz)、公路貨運量 (hyl)、公路貨運周轉(zhuǎn)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(yù)測與計算打下了基礎(chǔ)。值得一提的是，我同時還在本次課程設(shè)計當(dāng)中，更鞏固了已掌握的軟件使用方法，還從設(shè)計過程當(dāng)中與同學(xué)和老師們的交流以及上網(wǎng)查找 資料過程當(dāng)中學(xué)到了一些新知識，受益匪淺。 本次使用的是 SPSS ，此版本在預(yù)測方面非常的方便簡潔詳細(xì)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(yù)測方面的計算，因此我們應(yīng)熟練掌握 spss 并運用 spss 這款軟件解決我們學(xué)習(xí)生活中的實際問題。并通過結(jié)合現(xiàn)實問題是 spss 發(fā)揮其應(yīng)有的作用。 28 ※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※ 成績評定表 指導(dǎo)教師評語： 成績： 指導(dǎo)教師簽名：
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