城市交通客运量统计分析与建模预测研究.doc

《城市交通客运量统计分析与建模预测研究.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、城市交通客运量统计分析与建模预测研究•、摘要:本文针对山东省各城市近几年交通运输客运量的变化趋势，在充分考虑和分析影响交通客运量的因素之后，就客运量和货运周转量与总人口、生产总值、批发零售量之间的相关性运用回归分析法进行分析，研究了交通客运量的统计特征，建立了多元非线性回归方程，运用MATLAB软件对方程进行求解得到合理的回归系数，从而求得非线性回归方程，并用F检验法对相关性进行检验，求得置信区间。同时运用SPSS软件对交通客运量建立时间序列模型进行求解并求得客运量和货运量的预测值，对各市交通运输量的影响因素进

2、行聚类分析，并依此为依据对交通管理部门提出合理建议，最后对交通运输客运量和货运量的预测值的准确性和可取性经行评价。关键词回归分析MATLABF检验置信区间SPSS时间序列聚类分析预测值二、问题的提出：近年来，随着我国社会经济的快速发展，交通运输客运量出现迅速增长的趋势。受社会经济发展水平、人口总量、经济结构、产业布局以及综合交通运输网络拓展程度等诸多因素的影响，交通客运量表现随机性的复杂波动特征。如何科学组织运力、建立完善的交通体系，进一步提高交通运输规划与社会经济发展的适应性，提高交通运输设施的投资和运营效益

3、，对于促进社会稳定以及构建和谐社会均具有重要意义。三、模型的假设和符号系统:（一）、模型的假设1、假设山东省人11在未来儿年中健康平稳变化，不会出现人口老龄化问题2、假设山东省经济水平健康平稳发展，经济发展趋势儿乎不受金融危机的影响3、假设山东省的经济结构不会发生很大的调整与变化，即产业结构变化不大4、假设山东省交通运输网不会发生很大的变动，即修建地铁的可能性不大5、假设城市屮的道路状况十分良好，没有房屋拆迁，道路、桥梁的维修和破坏，特定道路的管制通行或者占道，交通事故等影响因素6、私家车、公交车等不同车辆同等

4、看待（二）、数学符号的说明yl旅客运量为因变量y2周转量为因变量X1自变量总人打x2自变量批发零售为x3自变量生产总值为Syyy的总变差Q-y剩余平方和或误差平方和Yi客运量和周转量的取値F二U/QF检验法r拟合优度r八2二u/Syy二l-Q/Syy四、模型的建立与求解1•客运量、货运周转量与总人口、生产总值、批发零售量之间的相关性分析两个变量之间的高度相关关系，有时并不是这两个变量本身的内在联系所决定的，它完全可能由另外一个变量的媒介作用而形成高度相关。所以，我们绝不能只根据相关系数很大，就认为两者变量之间有

5、直接内在的线性联系。此时耍准确地反映两个变量之间的内在联系,就不能简单的计算相关系数，而是需要考虑偏相关系数。偏相关系数是在对其他变量的影响进行控制的条件下，衡量多个变量中某两个变量之间的线性相关程度的指标。所以，用偏相关系数来描述两个变量之间的内在线性联系会更合理、更可靠。偏相关系数不同于简单相关系数。在计算偏相关系数时，需要掌握多个变量的数据，一方面考虑多个变量之间可能产生的影响，另一方面又采用一定的方法控制其他变量，专门考察两个特定变量的净相关关系。在多变量相关的场合,由于变量之间存在错综复杂的关系,因此

6、偏相关系数与简单相关系数在数值上可能相差很大，有时甚至符号都可能相反您枸弄驾抵的奴优鸟简单枸弄畫濮一样，枸弄爹散俺対优愈尢（愈滋迈1），恚明盘量之向的钱俊枸再轻度禽京;枸弄畫徹俺対优愈眾明盘蚤之向的钱静收入的仔客他*的枸弟性偏自相关序列：总收入滞后偏自相关标准误差1.849.1892・.020.1893・.038.1894・.060.1895・.034.1896022.1897・.034.1898-.035.1899・.041.18910・.043.18911-.025.18912・.040.18913-.03

7、9.18914-.056.18915・.073.189进过以上的相关性分析可知在滞后系数最小的情况下客运量与总收入偏自相关系数为0.849很接近1,且标准误差为0.189接近0,因此可以认为客运量与人口总收入具有高度相关性。偏自相关Series:批发运输量LagPartialAutocorrclationStd・Error1.879.1372-.033.1373-.025.1374.014.1375-.012.1376-.042.1377-.058.1378-.049.1379-.034.13710-.017.

8、13711.016.13712.024.13713-.013.13714-.006.13715-.011.13716-.017.137进过以上的相关性分析可知在滞后系数最小的情况下客运量与批发运输量的偏口相关系数为0.879很接近1,且标准误差为0.137接近0,因此可以认为客运量与批发运输量具有高度相关性。SaqJp客（i*的枸秀性偏自相关Series:总人口LagPartialAu