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关于客运量论文范文资料 与基于多元线性回归模型澜沧江—湄公河客运量预测有关论文参考文献

版权:原创标记原创 主题:客运量范文 科目:职称论文 2024-01-27

《基于多元线性回归模型澜沧江—湄公河客运量预测》:本文是一篇关于客运量论文范文,可作为相关选题参考,和写作参考文献。

【摘 要】 选取2005―2013年澜沧江流域客运量及云南省相关统计数据为样本数据,建立澜沧江-湄公河客运量多元线性回归预测模型,对模型精度进行检验.根据澜沧江水路客运量预测结果,历史实际值和拟合值贴合较好,表明所建立的模型具有较高的实用性和可靠性,对澜沧江-湄公河水路客运及相关行业的发展具有一定的导向作用.

【关键词】 澜沧江;水路客运量;多元线性回归预测模型

0 背 景

水路客货运量预测分析工作是航运生产经营活动的重要环节,是航运规划、统计工作的重要组成部分.加强水路客运量预测分析工作,及时掌握水路运输市场发展动态和需求,是水路运输业积极适应市场环境、在竞争中找准发展方向的有效途径,也是实现跨越式发展、制定相应措施、使有限的水上运输资源发挥更大作用的基础和重要环节.

澜沧江-湄公河作为一条流经东南亚6个国家的重要国际河流,不仅是我国通向中南半岛乃至东南亚的中轴线,而且是连接东盟和我国的重要水路通道,又是发展潜力最大、运输成本最低的黄金水道.澜沧江-湄公河区域各国之间的经济、文化合作如火如荼地开展,水上运输发展迅速,加快该水运大通道建设对促进沿岸各国深化合作、巩固长久的睦邻友好关系具有重大而深远的意义.因此,为了满足该区域经济社会发展对水上交通运输的需求,科学、准确地预测客运量成为一项重要的研究课题,可以作为我国加快澜沧江航运开发建设决策、综合交通运输布局的重要依据,可以为区域水运交通规划和管理提供必要的依据.

本文通过建立澜沧江-湄公河客运量多元线性回归模型,利用模型进行预测,并对模型精度进行检验.

1 澜沧江-湄公河客运量多元线性 回归预测模型的构建

目前,预测水运客运量的方法有很多种,如回归分析法、指数平滑法、灰色预测法等.多元线性回归预测模型因具有模型简洁、预测精度较高等优点而最为常用,本文将利用多元线性回归模型预测澜沧江-湄公河客货运量.

1.1 自变量选取

某一区域水上客货运输需求常常和该区域社会、经济、环境等多种因素相关.澜沧江-湄公河航道和印度洋连接,形成内河和海洋互联的水运大网络,将我国和太平洋、印度洋国家连通,对大湄公河次区域经济发展产生深远的影响,且具有重要的战略地位.区域经济总量的增长将带动航运需求的增长,同时航运发展速度和国内生产总值(GDP)的发展速度成正比,尤其是和第二、第三产业GDP关系密切.因此,本文选取云南省GDP、第一产业总值、第二产业总值、第三产业总值、固定资产投资、社会消费品零售总额为自变量.

1.2 样本数据

澜沧江-湄公河航运资源的开发带动了当地旅游业的发展,2005―2013年澜沧江流域客运量逐年增长(见表1).

通过对澜沧江流域的实地调研,获取了云南省航务管理局、统计局、商务局、海关等部门的相关数据(见表2).

1.3 相关性分析

为了保证线性模型的合理性,首先需要分析自变量和因变量之间的相关性,皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient)可以较为准确地反映变量之间的线性相关程度.用r表示相关系数,r的绝对值越大,表明相关性越强.

1.4 澜沧江-湄公河客运量多元回归预测模型的建立

现假设用于建立多元线性回归预测模型的自变量为x1,x2,x3,x4,x5,x6;因变量为y.采用2005―2013年澜沧江客运量历史统计数据,建立客运量多元线性回归预测模型

1.5 模型检验

通过运用数理统计的理论和方法,对所建立的预测模型进行检验,相关参数取值的可靠性检验主要包括拟合优度、方程显著性、变量显著性等.利用MATLAB软件对上述指标进行分析,统计结果见表4.

通过表4可以看出,当9组自变量自由度为7且显著度为0.05时,R2>99%,因此,可以认为多元线性方程拟合优度很好,具备合理性.通过分析近9年客运量实际值、拟合值和残差值关系发现,实际值和拟合值贴合较好(见图1).

2 澜沧江-湄公河客运量的预测

2020年客运量的预测可通过自变量在本时间段内的预测值计算得到.预测云南省 2014―2020年间GDP年均增长率为12%,2020年GDP年均增长率为8%,利用指数曲线回归拟合方法得到自变量x1,x2,x3,x4,x5,x6的预测值(见表5).

根据式(2)得到澜沧江-湄公河客运量预测值,预计到2020年客运量达150万人次.

3 结 语

本文通过建立澜沧江-湄公河客运量多元线性回归预测模型,对该水域客运量进行短期预测,并对模型进行精度检验.从对澜沧江-湄公河水路客运量预测的结果来看,实际值和拟合值贴合较好,表明所建立的模型具有较高的实用性和可靠性.

客运量论文参考资料:

结论:基于多元线性回归模型澜沧江—湄公河客运量预测为大学硕士与本科客运量毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载,关于免费教你怎么写客运周转量方面论文范文。

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