叢叢 李俊輝
摘要:采用多元線性回歸模型分析了農(nóng)村客運(yùn)需求的影響因素,找到主要因素,利用這些因素建立回歸預(yù)測(cè)模型,對(duì)中國(guó)農(nóng)村客運(yùn)需求進(jìn)行了短期預(yù)測(cè),為中國(guó)公路客運(yùn)的發(fā)展規(guī)劃提供參考。
關(guān)鍵詞:多元線性回歸;農(nóng)村客運(yùn);需求預(yù)測(cè);多元線性回歸模型
中圖分類號(hào):U492.4
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.11.057
農(nóng)村公路客運(yùn)量與地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、公路通車?yán)锍?、城鄉(xiāng)人口、城鄉(xiāng)收入相關(guān)性都較高,因此可以以這幾個(gè)因素作為自變量,將農(nóng)村公路客運(yùn)量作為因變量,建立多元回歸模型,用GM(1,1)模型預(yù)測(cè)自變量未來(lái)三年的數(shù)值,帶人多元線性回歸模型,則可以得到未來(lái)三年的農(nóng)村公路客運(yùn)量。
1 多元線性回歸模型參數(shù)的確定
基于Excel數(shù)據(jù)分析工具箱的多元線性回歸模型各項(xiàng)參數(shù)的計(jì)算非常復(fù)雜,目前可以通過(guò)Matlab工具箱或者Excel數(shù)據(jù)分析工具箱進(jìn)行求解,這里運(yùn)用Excel數(shù)據(jù)分析工具箱進(jìn)行求解。首先確定旅客周轉(zhuǎn)量為因變量y,Xl為地區(qū)生產(chǎn)總值,X2為農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值,X3為公路通車?yán)锍?,X4為城鄉(xiāng)人口,x5為城鄉(xiāng)收入.函數(shù)關(guān)系式為:
y=β0+β1x1l+β2x2+…+β5x5
(l)
某縣歷年客運(yùn)量相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)如表1所示。根據(jù)表1,運(yùn)用Excel數(shù)據(jù)分析工具箱中的回歸功能進(jìn)行分析。
通過(guò)對(duì)表1進(jìn)行回歸分析,得到表2、表3、表4各項(xiàng)數(shù)據(jù)。表2中R Square表示R2,R2的計(jì)算值為0.999 998 71,非常接近1,說(shuō)明回歸平面擬合程度很高。
從表3可以看出,SignificanceF約為0.001 9,小于顯著水平約束0.05,說(shuō)明回歸方程回歸效果顯著。
表4中Coefficients列表顯示多元線性回歸模型中各項(xiàng)參數(shù)值,最終得到的回歸方程為:
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)
將表1中2017年數(shù)據(jù)代人式(2)進(jìn)行計(jì)算,得到2017年客運(yùn)需求量預(yù)測(cè)值為67 281.200 04,對(duì)比實(shí)際值67 280,誤差為0.001 783 612%,準(zhǔn)確度較高。
2 利用GM(1,1)模型得到各影響因素的預(yù)測(cè)值
根據(jù)GM(1,1)模型利用表1中三年的地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、公路通車?yán)锍獭⒊青l(xiāng)人口、城鄉(xiāng)收入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
通過(guò)Matlab程序進(jìn)行計(jì)算,得到各影響因素的預(yù)測(cè)值如表5所示,數(shù)據(jù)擬合和預(yù)測(cè)曲線如圖1所示。
3 結(jié)論
通過(guò)上述分析,確定影響農(nóng)村公路客運(yùn)量的主要因素有地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、公路通車?yán)锍獭⒊青l(xiāng)人口、城鄉(xiāng)收入,確定的多元線性回歸模型,計(jì)算得到該縣2020年、2021年和2022年農(nóng)村公路客運(yùn)量的預(yù)測(cè)值分別為68 982萬(wàn)人千米、70 594萬(wàn)人千米、72 002萬(wàn)人千米,預(yù)測(cè)結(jié)果顯示農(nóng)村客運(yùn)需求在未來(lái)五年呈逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)。
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