公路营运客车选型中车身长度定位

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1、公路营运客车选型中的车身长度定位江兴智（江西长运股份有限公司南昌330003）摘要：本文论述了公路营运客车选型中的车身长度定位。从客流量与其关联因素出发，预测客车使用寿命期内的客流量，进而根据有关因素确定客车客位、车身长度。协调客运服务质量与企业经济效益的关系，以求公路客运系统获得最佳的社会效益和经济效益。关键词：汽运工程；营运客车；车身长度0前言公路客运属于随机服务系统，如运力投放量小于客流量则不能满足旅客的需求，使服务质量降低；如运力投放量大于客流量则造成不必要的浪费，并使企业经营亏本。因此必须协调社会旅客需求与企业经济效益之间的关系。某汽运公司在江西省内A、B两地之间使用2辆7m

2、、24座公路客车从事班线客运与对方公司对开，该2辆车将于1999年底下线，换型营运客车类型等级必须不低于高一级。选型客车车身长度应该如何定位才能协调客运服务质量与企业经济效益之间的关系。客车车身长度的确定取决于客位数，而客位数的确定取决于客流量，可通过对客流量的预测来确定客车车身长度。一般来讲，客流量与该地区国内生产总值（或人均可支配收入）间具有线性关系。对于具有线性关系的两个变量，可以用线性回归方程来表示它们之间关系。1数据采集公路营运客车投资回收期一般以5年为宜。时间过长车辆老旧，安全与服务质量难保证；时间过短难以回收投资。收集1995-2000年江西省国内生产总值和省内A、B班线

3、客流情况，得表1。A、B两地公路客运班线客流量及该省国内生产总值相关数据表1参数年份江西省国内生产总值（百亿元）班线日均客流量（人）1995年1244.044859713.921547635.521623041996年1533.415381270.732351346.228128091997年1715.185696050.082941842.432431361998年1851.9861112970.783429829.920437211999年1962.9866129556.683853290.480443562000年2003.0771142217.974012289.4249504

4、1Σ10310.66355621780.1618136234.010021367（Σ）2106309709.64126025m=62建立回归模型设年均班次旅客周转量为Y，同期该地区国内生产总值为X，则回归模型为：(1)用最小二乘法确定模型中未知常数λ和μ，使得:设，在给定了实际数据后，ε是λ、μ的函数，且最小值总是存在。由微积分极值定理，对ε求相应于λ和μ的偏导数，并令其等于0即可求出λ、μ即：(2)⑶式中,—江西省年国内生产总值（亿元）；—A、B两地公路客运班线年均每日运客人数（人）；m—样本数；λ、μ—回归系数。3计算回归系数将表1中相关数据代入式(2)得μ=0.02807；将相关

5、数据代入式(3)得λ=10.93。由此得回归方程：⑷4计算、检验相关系数相关系数γ可由式(5)求得：(5)将相关数据代入式(5)得γ=0.9528。m-1=5时，取δ=0.05，由《线性回归相关系数临界值表》可查得相关系数临界值γ0=0.754，γ>γ0说明本预测模型具有显著性，可用于预测该班线年均每日运送旅客人数。5求置信区间由于回归方程中自变量X与Y之间的关系不是确定性的，故对于任意的X=X0，无法确切地知道相应的Y值，只能通过求置信区间判定在给定概率下Y0实际值的取值范围。在样本数为m，置信度为1-δ的条件下，Y0的置信区间为：(6)式中,—与x0相对应的根据回归方程计算的Y0的

6、估计值；t(δ/2,m-2)—自由度为m-2，置信度为1-δ时t分布的临界值；ε(y)—经过修正的因变量Y的标准差。(7)(8)(9)将相关数据代入式(8)得；将相关数据代入式(9)得。将相关数据代入式(7)，对于统计期内给定的X=X0，有：(10)回归方程计算数据表表2参数年份()21995年1244.04484624-474.40225055.361996年1533.41535300-185.0334236.101997年1715.185659-39-3.2610.631998年1851.986163-24133.5417832.931999年1962.98666600244.54

7、59799.812000年2003.077167-416284.6381014.24Σ10310.66355354-733417949.07置信度取1-δ=0.95时，Y0的置信度区间近似为。取1997年江西省国内生产总值x0=1715.18，m=6。可由式(4)得；由式(10)得ε（y）=7881。故当置信度取1-δ=0.95时，Y0的置信度区间近似为：6预测计算6.1应用增长率统计算法预测该地区2001年-2005年国内生产总值(11)式中