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基于多元线性回归模型的农村客运需求预测

学术期刊发表网 位置:基于多元线性回归模型的农村客运需求预测 时间: 2022-06-07 00:03:21 (12 )

摘要:摘要:采用多元线性回归模型分析了农村客运需求的影响因素,找到主要因素,利用这些因素建立回归预测模型,对中国农村客运需求进行了短期预测,为中国公路客运的发展规划提供参考。

摘要:采用多元线性回归模型分析了农村客运需求的影响因素,找到主要因素,利用这些因素建立回归预测模型,对中国农村客运需求进行了短期预测,为中国公路客运的发展规划提供参考。   关键词:多元线性回归;农村客运;需求预测;多元线性回归模型   中图分类号:U492.4   文献标识码:A   DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.11.057   《中国农资》杂志作为一个高端传媒,整合了平面和网络2大资源,与中国农业生产资料集团公司、中国农资流通协会、中国市场学会、各省市农资公司、浩伦农科集团公司等有关单位构成强大的战略合作伙伴关系,形成一个农资业界的高端平台。其读者群涉及国家行业主管部门、行业协会以及生产经销企业。   农村公路客运量与地区生产总值、农林牧渔业总产值、公路通车里程、城乡人口、城乡收入相关性都较高,因此可以以这几个因素作为自变量,将农村公路客运量作为因变量,建立多元回归模型,用GM(1,1)模型预测自变量未来三年的数值,带人多元线性回归模型,则可以得到未来三年的农村公路客运量。   1 多元线性回归模型参数的确定   基于Excel数据分析工具箱的多元线性回归模型各项参数的计算非常复杂,目前可以通过Matlab工具箱或者Excel数据分析工具箱进行求解,这里运用Excel数据分析工具箱进行求解。首先确定旅客周转量为因变量y,Xl为地区生产总值,X2为农林牧渔业总产值,X3为公路通车里程,X4为城乡人口,x5为城乡收入.函数关系式为:   y=β0+β1x1l+β2x2+…+β5x5   (l)   某县历年客运量相关因素数据如表1所示。根据表1,运用Excel数据分析工具箱中的回归功能进行分析。   通过对表1进行回归分析,得到表2、表3、表4各項数据。表2中R Square表示R2,R2的计算值为0.999 998 71,非常接近1,说明回归平面拟合程度很高。   从表3可以看出,SignificanceF约为0.001 9,小于显著水平约束0.05,说明回归方程回归效果显著。   表4中Coefficients列表显示多元线性回归模型中各项参数值,最终得到的回归方程为:   y= - 344 488.404 9 - 0.010 569 154x1+0.037 768 105x2+73.758 442 36x3+2 022.070 026x4-0.895 088 77lxs (2)   将表1中2017年数据代人式(2)进行计算,得到2017年客运需求量预测值为67 281.200 04,对比实际值67 280,误差为0.001 783 612%,准确度较高。   2 利用GM(1,1)模型得到各影响因素的预测值   根据GM(1,1)模型利用表1中三年的地区生产总值、农林牧渔业总产值、公路通车里程、城乡人口、城乡收入数据进行预测。   通过Matlab程序进行计算,得到各影响因素的预测值如表5所示,数据拟合和预测曲线如图1所示。   3 结论   通过上述分析,确定影响农村公路客运量的主要因素有地区生产总值、农林牧渔业总产值、公路通车里程、城乡人口、城乡收入,确定的多元线性回归模型,计算得到该县2020年、2021年和2022年农村公路客运量的预测值分别为68 982万人千米、70 594万人千米、72 002万人千米,预测结果显示农村客运需求在未来五年呈逐年增长的趋势。   参考文献:   [1]王彬.基于灰色回归组合模型的铁路客运量预测研究[J].重庆理工大学学报(自然科学),2017,31( 11):231-234.   [2] MILOS Milenkovic, LIBOR Svadlenka, VLASTIMILMelichar.SARIMA modelling approach for railwaypassenger flow forecasting[J].Transport, 2015( 10):1-8.   [3]王春辉,周生路,吴绍华,等.基于多元线性回归模型和灰色关联分析的江苏省粮食产量预测[J].南京师大学报(自然科学版),2014,37 (4): 105-109. 本文由期刊论文网首发,一个权威专业的学术论文发表知识网。 文章名称:基于多元线性回归模型的农村客运需求预测

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