基于回归分析和弹性系数法的运量预测
客货运交通需求预测方法
实验一：交通需求预测一、实验内容1、采用回归分析法进行一元和多元线性相关分析，建立客、货运量同各种因素的回归方程，对未来的客货运量进行预测。
2、采用指数平滑法进行客、货运量预测；二、实验工具OFFICE EXCEL三、实验目的掌握平均增长率法、弹性系数法、回归分析法、指数平滑法进行客货运交通需求预测四、实验方法（一）根据授课内容利用EXCEL进行平均增长率法、弹性系数法客运量预测；（二）利用EXCEL中的数据分析工具进行一元线性、非线性相关分析预测客、货运量。
1、一元回归分析利用EXCEL进行一元线性、非线性相关分析时，可以形成平面趋势图形，一般按以下工作程序进行相关分析：①选定参与相关分析的数据所在列或行，其中第一列（或行）可作为横坐标。
②点击（打开）图表向导。
③按图表向导选定图表类型，选XY散点图。
④根据图表向导，形成趋势线图。
⑤用鼠标激活刚形成的趋势线图表，下拉EXCEL主菜单中的“图表”菜单，选“添加趋势线”，在“类型”菜单中选定添加的趋势线类型⑥.在选“添加趋势线”时，完成类型选择后在“选项”菜单中选定“显示公式”及“显示R（相关系数）平方值”。
⑦根据图表向导，形成趋势线图、回归公式及相关系数。
2、利用EXCEL进行多元线性相关分析。
（1）执行[工具]菜单中的[数据分析]指令，这时在屏幕上出现对话框。
注意：如果此时[工具]菜单中无[数据分析]指令，该如何处理？具体解决方法，请自行查看Excel帮助。
（2）选择[回归]选项，弹出另一对话框。
（3）单击“Y值输入区域”对话框右边的折叠对话框按钮，然后选取y值区域，确认输人无误后，再次单击折叠对话柜按钮。
同样方法，可完成X 值的输入。
（4）若输入的第1行(不论X ，Y)为标志，则应打开[标志]复选框。
（5）输出范围的输入与X 和Y 的输入相同，指明输出的左上角单元格即可。
（6）如果需要，可打开[残差]、[残差图]、[标准残差]、[线性拟合图]、[正态概率图]复选框。
基于多元线性回归模型的物流需求预测及实证分析
24Economic & TradE UpdaTE一、研究背景物流是指物品从供应地向接受地转移的实体流动过程。
在这个过程中，为了满足客户的需求，以最低的成本，通过运输、储存、包装、装卸搬运、配送等方式，实现原材料、半成品、成品或相关信息进行由商品的产地到商品的消费地的计划、实施和管理的全过程。
现代物流是推动经济发展的重要服务业，我国物流业已经成为推动GDP增长和提高经济发展水平的关键产业。
在此背景下，为了持续稳定发展地区经济，优化地区产业结构，提升地区经济内涵，为政府和企业进行科学的目标和战略规划提供参考，很有必要对区域物流需求进行预测和分析。
大连作为东北亚的物流中心，现代物流业的发展挑战与机遇并存。
运用合理的方法对物流需求进行预测，对于大连市合理地规划物流产业和物流企业的发展，提高地区经济水平和减少不合理的投入，有着重要的作用和意义。
因此，物流预测已成为物流领域的重要研究内容之一，关于物流预测方法的研究也越来越显示出其重要性。
二、物流需求预测方法选取物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况，并综合考虑影响物流市场需求变化的因素之间的关系，结合一定的技术方法和预测模型，对有基于多元线性回归模型的物流需求预测及实证分析文/李 宁本文选取货运量作为物流需求水平的指标，结合Eviews软件通过多元线性回归方法进行预测，并通过大连市2002-2018年的统计数据进行了物流需求；多元线性回归；实证分析；流通经济关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。
物流市场是个复杂开放的系统，受到国内外诸多因素的影响，如政治、经济、社会、环境等多方面综合因素。
国内外很多学者在此领域进行了多年的研究，将其它领域运用成熟的预测方法实践在物流需求预测上，并开发出多种模型和方法。
表1 2007-2018年大连市部分统计数据表注：表中，2017年，2018年人民币与美元的平均汇率为6.7518和6.6174，因此统计年鉴中年度进出口总额4132.2亿元和4701.4亿元折算为619.4亿美元和710.5亿美元。
弹性系数在公路货运量预测中的应用
弹性系数在公路货运量预测中的应用摘要：运输需求预测是公路网规划的基础，具有重大的社会意义和经济意义。
近年来公路货运市场规模不断扩大，公路的货运量和周转量逐渐上升，所以科学准确地预测公路货运量意义重大。
本文运用弹性系数分析预测法对杭州未来三年的公路货运量进行预测，分析弹性系数在预测中的适用性。
关键词：公路；货运量；弹性系数；预测引言历年数据显示，公路货运量正呈现稳中有升的态势。
2017年中国公路货物运输量为368.0亿吨，同比增长22.5%，公路货物运输周转量为66,713亿吨公里，同比增长9.0%。
货运在公路运输中比重的不断增大，意味进行公路货运量预测对公路建设规划意义重大。
本文选用弹性系数分析法对杭州未来公路货运量进行预测，并对预测结果进行分析。
1 弹性系数法弹性系数法广泛应用与研究经济发展和交通运输的关系，它是一种结合定量、定性分析的交通量分析预测方法。
通过确定运输指标变化与经济指标变化之间的比例关系—弹性系数来确定，从而在总体上把握未来交通运输的发展趋势。
本文选用货运量的增长率与区域生产总值增长率的比例关系作为弹性系数，用以衡量运输变动对经济变动的反应程度。
即有：2 实例分析本文选取杭州市2013-2017年货运量与生产总值历史数据，进行2018-2020年货运量的预测。
2.1弹性系数的确定弹性系数是交通增长率与国民经济发展增长率之间的比例关系，故其与社会经济的发展水平、地区特性、发展战略等有一定的关系。
因此弹性系数的确定应综合分析区域的历史、现状、发展趋势，通过研究该区域不同时期的弹性系数综合确定。
表1为2013-2017年间两个阶段的货运量对区域生产总值的弹性系数值。
一方面，研究表明，经济与运输的弹性系数在3-5年是相对稳定的，表1中的历史弹性系数对弹性系数的预测具有参考意义。
并且，随着近几年来长三角地区网络购物的飞速发展，公路货运增长率逐年上升，预计2018-2020年公路货运市场活力将继续释放，带动全市货运量不断上升。
基于回归分析和弹性系数法的运量预测
基于回归分析和弹性系数法的运量预测摘要：运量预测是列车开行方案确定、车流组织、车辆运用计划和列车生产计划编制的基础，也是铁路技术标准、站场布置、通信和信号设计的依据[1]。
本文以黑龙江省客运量为基础数据，采用回归分析和弹性系数两种方法进行运量预测。
深入分析了回归模型建立、函数拟合、趋势外推等统计方法的计算过程，为统计学方法在设计项目的应用提供参考。
关键词：运量预测；回归分析；趋势外推；弹性系数1.引言：运量预测是对未来一定时期内经济社会发展对交通运输需求的测算和判定。
准确的运量预测对国家资源配置、投资结构调整、工程项目的经济评价、运输组织等具有非常重要的作用。
根据预测的对象、层次不同预测可分为客运量预测、货运量预测、全社会运量预测、分行业运量预测。
本文主要以地区的全社会客运量预测为案例，但其预测方法也同时适用于分行业的客货运量预测。
2.综述：运量预测是市场预测，属于经济预测的范畴，大多为中长期预测。
传统的预测方法按技术特性可分为经验推断法、产销平衡法和经济数学预测法[2]。
经验推断法主要根据预测者的经验对未来做出判断，计算简单，应用广泛，主要包括调查法、指标法、弹性系数法等。
产销平衡法主要应用于煤炭、矿石、钢铁等大宗品类货物的预测。
经济数学法又称数理统计法，主要通过建立模型进行推导运算，对预测者的数学及计算机应用能力有很高要求，主要方法有指数平滑、趋势外推、回归分析、重力模型等。
本文主要采用弹性系数、回归分析、趋势外推三种方法。
3.基于回归分析法的客运量预测3.1回归分析法回归分析法是利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测今后的因变量变化的分析方法。
根据自变量数量可将回归模型分为一元回归和多元回归。
根据回归趋势，可分为线性回归和非线性回归。
预测公式为：由统计数据建立的回归模型是否适用，因变量与自变量间相关性是否密切，需要通过相关性系数R判定。
交通管理中的货运量预测与调度
交通管理中的货运量预测与调度随着全球化的发展和经济的不断增长，货物的运输需求也日益增加。
交通管理中的货运量预测与调度成为了一个重要的课题，它直接影响着货物运输的效率和经济效益。
本文将探讨货运量预测与调度的重要性，并介绍一些常用的方法和技术。
货运量预测是指通过分析历史数据和相关因素，预测未来一段时间内的货运量。
准确的货运量预测可以帮助交通管理者合理安排运输资源，提前做好准备，避免因运输资源不足或过剩而造成的浪费或延误。
而货运量调度则是根据预测结果，合理安排货物的运输路线、运输工具和运输时间，以最大程度地提高运输效率。
货运量预测的方法有很多种，其中一种常用的方法是基于时间序列分析。
这种方法通过对历史数据进行统计和分析，建立数学模型，预测未来的货运量。
另一种常用的方法是基于回归分析。
这种方法通过分析货运量与其他相关因素之间的关系，建立回归模型，预测未来的货运量。
除了这些传统的方法外，近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，一些新的方法也被应用到货运量预测中，例如基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
这些新的方法可以更准确地预测货运量，并且可以根据不同的情况进行优化和调整。
货运量调度的目标是在保证货物安全和运输效率的前提下，合理安排货物的运输路线和时间。
为了实现这一目标，交通管理者需要考虑多个因素，包括货物的类型、数量和重量，运输工具的可用性和运输成本，以及道路和交通状况等。
在实际操作中，交通管理者可以利用一些调度算法和技术来帮助他们做出决策。
例如，最短路径算法可以帮助确定货物的最佳运输路线，最优化算法可以帮助确定最佳的货物分配方案，而实时交通信息和智能交通系统可以帮助交通管理者实时监控和调整货物的运输计划。
除了货运量预测和调度，交通管理中还有一些其他的问题和挑战。
例如，货物的安全和防盗问题是一个重要的考虑因素。
交通管理者需要采取一些措施，如使用GPS跟踪技术和安全封条，来确保货物的安全和完整性。
此外，交通管理者还需要考虑环境保护和可持续发展的问题。
小清河货运量预测分析
Y=8 911.29X–1 038.93………………………（1） 可决系数为 1；拟合度为 91％ ；验差比值为 0； 精度等级为一级。 预测结果：2021 年小清河腹地五市全社会货运 总量为 266 300 万吨，2040 年为 355 400 万吨。 1.2 弹性系数预测法 预测公式： Y1=Y0（1+C×a）n …………………………（2） 式中：Y1—预测值；Y0—规划期初的基础数据；a— 经济规划增长速度；n—规划期年数；C—弹性系数。 全社会货运量与经济增长之间存在某种函数关 系，全社会货运量弹性系数是一个国家或地区货运 量增长率与经济增长率之比。经济增长率通常采用 国内生产总值（GDP）的增长率。货运量弹性系数 直接反映了经济增长对货运量的依赖关系。根据腹 地已确定规划期经济增长速度以及对历史年份腹地 五市国民经济发展和分运输方式货运量的历史弹性 系数的基础上，对 2030 年、2040 年小清河腹地 5 市全社会货运量的弹性系数进行分析。 釆用弹性系数法对国民经济和全社会货运量进 行的预测的结果：2030 年小清河腹地五市全社会货 运总量为 223 800 万吨，2040 年为 310 600 万吨。 1.3 预测结果分析 从两种预测模型分析来看，2020 年前的预测 值的可决系数比较高，预测结果基本平稳；考虑到 公路、铁路、水路等运输资源的发展受到成本、土 地、腹地经济等制约因素的影响，2030 年、2040 年的货运量预测结果两种模型的预测结果差别比 较显著。 结合山东省经济和交通的发展分析以及国内外 综合交通网络的发展规律，综合预测小清河腹地五 市全社会货运总量。 预测结果：2030 年预计为 23.8 亿吨，2040 年预 计为 31.7 亿吨。 1.4 货运量运输结构分析 根据 2005 至 2012 年全国及山东省全社会货运 量构成比例和小清河腹地五市综合交通货运量预测 结果，考虑《山东省内河航道与港口布局规划》中
基于回归和时序组合模型的中国货运量预测
基于回归和时序组合模型的中国货运量预测山东经济学院李泳佳、武文超、张文燕目录1问题的提出 (3)2问题的分析 (3)3模型的建立 (4)3.1 ARIMA模型 (4)3.1.1时间序列的预处理 (4)3.1.2非平稳序列的转化 (5)3.1.3建立模型与参数估计 (6)3.1.4对残差序列进行检验 (7)3.1.5 ARIMA模型的预测 (7)3.2多元线性回归模型 (8)3.2.1建立回归模型 (8)3.2.2拟合优度检验 (9)3.2.3回归方程的显著性检验 (10)3.2.4 回归系数的显著性检验 (10)3.2.5 残差分析 (11)3.3组合模型 (13)4 结论与建议 (13)5 参考文献 (15)6 附录 (16)内容摘要：本次建模主要通过分析货运量历年来的变动趋势以及影响货运量的众多因素，来估计未来货运量变化，预测物流业的发展情况。
先借助JMP软件利用时间序列分析法建立模型，实现对未来中国物流业发展情况的预测，再用马克威软件对数据进行回归分析，建立多元线性回归预测模型，对中国货运量进行预测分析并与真实值对比，发现差异值很大。
因此选择建立组合模型，发现预测值与真实值偏差很小，因此，建模成功。
最后，结合实际情况进一步对影响货运量的因素进行分析。
首先，通过对统计年鉴上1994-2008年的货运量总值进行分析，发现其变化趋势，以这十五年间的货运量总值为观察序列，通过时间序列分析拟合模型，在一定程度上预测出未来几年货运量的变化趋势，并观察2009年的预测值与真实值是否存在偏差，若存在偏差，则再进一步地运用回归多元线性回归模型对货运量进行预测并与时间序列预测进行的预测结果进行比较，发现两者差异都比较大，因此，通过对上述两种模型进行优化，建立组合模型，发现与真实值差异很小。
最后对影响货运量的因素进行剖析，寻找影响货运量总值的主要因素。
由于货运量总值的变动受到多方面的影响，所以我们通过搜集各种相关信息，查阅各种相关资料，来寻找影响货运量总值的因素。
物流管理中的运输需求预测方法与模型
物流管理中的运输需求预测方法与模型随着全球经济的发展和物流业的不断壮大，运输需求预测成为物流管理中的重要环节。
准确预测运输需求可以帮助企业合理安排运输资源、提高运输效率、降低成本，并提供更好的客户服务。
本文将介绍物流管理中常用的运输需求预测方法与模型。
一、基于统计分析的预测方法统计分析是一种常见的运输需求预测方法。
它基于历史数据的分析，通过建立数学模型来预测未来的运输需求。
常用的统计分析方法包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
时间序列分析是一种基于时间序列数据的预测方法，它假设未来的运输需求与过去的需求有一定的关联性。
通过分析时间序列的趋势、周期和季节性等特征，可以预测未来的需求变化。
回归分析则是通过建立运输需求与相关因素之间的数学模型，来预测未来的需求。
指数平滑法则是一种利用加权平均法来预测未来需求的方法，它根据历史数据的权重分配来计算未来需求的预测值。
二、基于人工智能的预测模型随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始应用人工智能技术来进行运输需求预测。
人工智能技术包括机器学习、神经网络和遗传算法等。
这些技术可以通过学习历史数据的模式和规律，来预测未来的需求。
机器学习是一种通过训练算法来使计算机具备学习能力的技术。
在运输需求预测中，可以使用机器学习算法来分析大量的历史数据，找出其中的规律和模式，并利用这些规律和模式来预测未来的需求。
神经网络则是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它可以通过学习历史数据的权重和连接关系，来预测未来的需求。
遗传算法则是一种模拟生物进化过程的算法，它通过模拟自然选择和遗传变异的过程，来寻找最优解。
三、基于市场调研的预测方法除了统计分析和人工智能技术，市场调研也是一种常用的运输需求预测方法。
市场调研可以通过问卷调查、访谈和观察等方式，了解客户的需求和偏好，从而预测未来的运输需求。
市场调研可以帮助企业了解客户的需求变化趋势、产品的市场竞争情况和市场的发展趋势等，从而制定相应的运输策略和计划。
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基于回归分析和弹性系数法的运量预测
发表时间：2019-03-27T11:18:52.297Z 来源：《基层建设》2018年第35期作者：苏影
[导读] 摘要：运量预测是列车开行方案确定、车流组织、车辆运用计划和列车生产计划编制的基础，也是铁路技术标准、站场布置、通信和信号设计的依据[1]。
本文以黑龙江省客运量为基础数据，采用回归分析和弹性系数两种方法进行运量预测。
中铁第五勘察设计院集团有限公司东北分院黑龙江哈尔滨 150000
摘要：运量预测是列车开行方案确定、车流组织、车辆运用计划和列车生产计划编制的基础，也是铁路技术标准、站场布置、通信和信号设计的依据[1]。
本文以黑龙江省客运量为基础数据，采用回归分析和弹性系数两种方法进行运量预测。
深入分析了回归模型建立、函数拟合、趋势外推等统计方法的计算过程，为统计学方法在设计项目的应用提供参考。
关键词：运量预测；回归分析；趋势外推；弹性系数
1.引言：运量预测是对未来一定时期内经济社会发展对交通运输需求的测算和判定。
准确的运量预测对国家资源配置、投资结构调整、工程项目的经济评价、运输组织等具有非常重要的作用。
根据预测的对象、层次不同预测可分为客运量预测、货运量预测、全社会运量预测、分行业运量预测。
本文主要以地区的全社会客运量预测为案例，但其预测方法也同时适用于分行业的客货运量预测。
2.综述：运量预测是市场预测，属于经济预测的范畴，大多为中长期预测。
传统的预测方法按技术特性可分为经验推断法、产销平衡法和经济数学预测法[2]。
经验推断法主要根据预测者的经验对未来做出判断，计算简单，应用广泛，主要包括调查法、指标法、弹性系数法等。
产销平衡法主要应用于煤炭、矿石、钢铁等大宗品类货物的预测。
经济数学法又称数理统计法，主要通过建立模型进行推导运算，对预测者的数学及计算机应用能力有很高要求，主要方法有指数平滑、趋势外推、回归分析、重力模型等。
本文主要采用弹性系数、回归分析、趋势外推三种方法。
3.基于回归分析法的客运量预测
3.1回归分析法
回归分析法是利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测今后的因变量变化的分析方法。
根据自变量数量可将回归模型分为一元回归和多元回归。
根据回归趋势，可分为线性回归和非线性回归。
预测公式为：
由统计数据建立的回归模型是否适用，因变量与自变量间相关性是否密切，需要通过相关性系数R判定。
在实际分析中当R>0.7时，称强相关；R=0.3~0.7时，称为相关；R<0.3时，称为弱相关，或可认为不相关。
3.2回归模型建立
客运量是人民出行需求和意愿的数值体现，客运量的大小与地区生产力水平和基础设施的完善程度等均有很大关系。
本文以黑龙江省近30年（1987年-2016年）的统计数据为基础，选取国民生产总值（GDP），人均生产总值、人口、固定资产投资为自变量，客运量为因变量，进行回归分析，建立回归模型。
回归分析结果如表3-1、3-2、3-3所示：
表3-1 模型摘要
a.因变量：客运量（万人）
b.预测值：（常数），全社会固定资产投资（亿元），人口（万人），国民生产总值（亿元）
表3-2 变异数分析
表3-3 模型系数
在建模过程中通过相关性检验将人均生产总值剔除，得到以全社会固定资产投资、人口、国民生产总值为自变量的多元线性回归模型。
如表3-1所示，该模型的相关系数为0.865，判定系数为0.748，说明模型有较高的相关性。
表3-2为回归方程显著性检验结果，由表可
知，因变量（客运量）的总离差平方和（SST）为4688768489.367，模型的回归平方和（SSR）为3506489749.252，残差平方和（SSE）为1182278740.115。
回归方程显著性检验F的观测值为25.704，其对应的显著性P接近于0（P<0.05），说明自变量与因变量间存在显著性关系，模型选择合理。
表3-3为回归系数显著性检验结果，表中B为回归系数，T为回归系数的标准误差与回归系数之比。
从显著性水平可见，全社会固定资产投资、人口、国民生产总值均与因变量存在显著相关性。
根据回归分析结果，建立回归模型如下：
3.3客运量预测
以时间为自变量，以人口、国民生产总值、固定资产投资为因变量，采用趋势外推法进行函数拟合（如图所示），并得到拟合函数分别为：
图1 人口拟合函数图
图2 国民生产总值拟合函数图
图3 固定资产投资拟合函数图
根据拟合函数，进行趋势外推，并结合《黑龙江省国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》[3]，确定研究年度初近远期自变量取值。
将自变量代入回归模型，得出2020年客运量为41081.46万人，2025年客运量为44704.88万人，2035年客运量为50478.22万人。
4.基于弹性系数法的客运量预测
4.1弹性系数法
弹性系数是运量增长速度和经济增长速度的比值。
即
除了运量弹性系数外，还有能源弹性系数、电力弹性系数。
弹性系数反应与国民经济发展速度的关系，弹性系数大于1，说明本行业发展快于经济增长速度；弹性系数小于1，说明本行业发展慢于经济增长速度。
工业化初期弹性系数一般都大于1，工业化后期弹性系数一般都小于1。
运用弹性系数预测运量公式为：
4.2客运量预测
黑龙江省2016年全社会客运量为41223万人，经济增长率为6.4%。
取2020年国民经济平均增长速度为6.0%，2025年国民经济平均增长速度为5.5%，2035年国民经济平均增长速度为5.0%。
采用弹性系数法预测客运量为46939.76万人，53758.85万人，65531.74万人。
5.结论
根据预测结果可以发现弹性系数法的预测结果均高于回归模型的预测结果，且随着预测年限延长，弹性系数法的预测值增速加快。
将回归分析法预测结果与弹性系数法预测结果进行加权平均，得出黑龙江省预测客运量为：2020年44010万人，2025年49232万人，2035年58005万人。
参考文献：
[1]《铁路运输组织学》中国铁道出版社
[2]《铁路工程技术手册-铁路运量》中国中铁二院工程集团有限责任公司
[3]《黑龙江省国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》
[4]《黑龙江省2017年统计年鉴》。