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。
曹安公路远期交通流量预测
曹安公路远期交通流量预测——以华江支路——嘉金高速段为基础学院：交通运输工程学院学号：姓名：目录一、报告概述 (3)工作目标 (3)工作内容 (3)技术路线 (3)二、调查道路和交叉口概述 (4)三、调查数据处理与现状分析 (4)3.1调查数据汇总及标准车换算 (4)3.2路段流量推算 (5)3.3 AADT计算 (6)3.4现状分析 (7)四、远期流量预测 (8)4.1基于弹性系数的远期交通量预测 (10)4.2基于线性回归的远期交通量预测 (11)4.3基于人工神经网络为融合基础的远期交通量组合预测 (12)五、预测结果分析 (14)一、报告概述：工作目标根据曹安公路华江支路——嘉金高速段历年交通流量数据，综合现场调查结果，预测该段2020—2025年年平均日交通量，并对未来曹安公路道路建设工程提出合理意见。
工作内容现场数据采集：收集曹安公路华江支路——嘉金高速段两交叉口早晨8：00—9：00车流量；数据处理与分析：（1）现状与历年流量的差异及差异出现的原因（2）变化趋势与历年趋势的对比，说明影响预测结果的主要影响因素及产生原因（3）预测结果分析技术路线二、调查道路和交叉口概述本次调查区段为曹安公路华江支路—嘉金高速段，共有两个交叉口，分别是翔江公路交叉口和翔封路交叉口。
两交叉口相对位置如下图所示：三、调查数据处理与现状分析3.1调查数据汇总及标准车换算将实测的分车型交通量转换为标准车流量。
换算系数如下：各交叉口流量调查及标准车换算3.2路段流量推算以采集数据的两个交叉口：翔江公路及翔封路，把华江支路——嘉金高速区段划分成三个路段：华江支路—翔封路，翔封路—翔江公路和翔江公路—嘉金高速。
采样时间段内（8：00—9：00）各路段统计交通量如下：由于两交叉口间存在支路，两组统计到的交通量有一定差异。
取调查到的最大交通量作为该路段的高峰小时流量，则各路段交通量如下：考虑到远景交通量预测时，区段道路建设应满足区段内各路段高峰小时的最高交通量，故华江支路——嘉金高速区段交通量取最高值为2959PCU。
铁路货运量的预测方法
铁路货运量的预测方法铁路货运量预测技术一般可以分为三大类，定性分析预测技术、定量分析预测技术以及两者相结合的综合预测技术。
定性预测分析技术，通常指那些凭经验判断的预测，一般是在缺少进行定量分析所必需的资料的情况下采用，侧重于研究推断预测对象未来发展的大体趋势和性质，其预测的精确度，主要取决于参与人员的专业知识和经验。
定量分析预测技术，是指以已经掌握的历史数据作为基础，建立适当的经济数学模型，对未来的运量做出测算的技术。
其特点是有明显的数量概念，侧重于研究测算对象的发展程度（包括数量、时间、相关因素的比值等）。
定量预测和定性预测，各有其长处和局限性，实际应用中往往需要把定量预测和定性预测方法相结合，即在定性分析的基础上进行定量预测，而定性预测也采用一定的定量预测分析方法，以提高预测结果的准确性。
因此，综合预测技术是货运量预测经常采用的方法。
1货运量的定性预测定性预测方法主要以专家为索取信息的对象，组织各方面专家运用专业方面的经验和知识，通过对过去和现在发生的问题进行综合分析，从中找出规律，对未来作出判断。
主要为专家预测法，该预测方法在缺乏足够的统计数据和原始资料的情况下，凭借专家的经验和判断能力，用系统的、逻辑的思维方法作出定量估价，从而预测未来。
该方法需要的数据少，能考虑无法定量的因素，比较简单易行。
花费的时间少，是应用历史较久的一种方法，至今在各类预测方法中仍占重要地位。
但这种方法在很大程度上取决于专家的实践经验和专业水平，存在片面性、准确度不太高的缺点。
只能作为货运量预测的一种辅助方法。
1.1专家个人判断预测方法（个人头脑风暴法）专家个人判断预测方法就是以“专家”的“微观智能结构”通过创造性思维来获取未来信息。
即依靠专家对预测对象未来的发展趋势及状况所做的个人判断进行预测。
这是一种由来已久的预测方法，并在有关领域专家个人的实际工作中自发进行。
优点是可以最大限度地利用个人的创造能力，不受外界环境的影响，没有心理压力，并且组织工作简单，预测成本低。
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
基于弹性系数法预测某县货运周转量
基于弹性系数法预测某县货运周转量
张澍;于霞;蒋镇英
【期刊名称】《科技风》
【年(卷),期】2013(000)022
【摘要】江苏某县拥有丰富的生物、矿产、水能资源，县域经济发展迅速，为了该县物流与运输行业进一步平稳发展，做好交通枢纽规划，有必要对进出该县的货运周转量进行预测。
弹性系数法是一种常用的预测方法，具有较高的拟合性，通过运用弹性系数法对该县货运周转量进行预测计算，得出特征年份的货运周转量，为该县物流与运输行业规划提供支持。
【总页数】2页(P73-73,75)
【作者】张澍;于霞;蒋镇英
【作者单位】镇江中福马机械有限公司，江苏镇江 212016;镇江中福马机械有限公司，江苏镇江 212016;镇江中福马机械有限公司，江苏镇江 212016
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于扩展卡尔曼滤波神经网络算法的公路货运周转量预测 [J], 鲍星星;陈森发
2.基于弹性系数法的全国公路客货运量预测研究 [J], 乔向明;董梅;张明香
3.基于GNNM(1.1)模型的货运量及货运周转量预测 [J], 陈皓;李忠
4.基于时间序列分析的货运周转量预测 [J], 叶斌;代晓琴;陈朝海
5.基于人工神经网络模型的物流业货运周转量预测 [J], 颜永勤
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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。
运输需求预测模型研究与应用
运输需求预测模型研究与应用运输需求的准确预测对于物流行业的发展和运营决策至关重要。
随着全球贸易的不断发展和物流需求的不断增加，运输公司和供应链管理者需要一种可靠的方法来预测未来的运输需求，以便为客户提供高效的物流服务。
运输需求预测模型可以帮助物流公司根据历史数据和相关因素来预测未来的需求量。
这种模型可以使用各种数据分析和预测技术，如回归分析、时间序列分析和机器学习方法。
以下是一些常用的运输需求预测模型的介绍。
1. 回归分析模型：回归分析模型是一种常见的运输需求预测方法，它通过建立运输需求与各种影响因素之间的关系来进行预测。
这些影响因素可以包括季节性变化、经济指标和市场趋势等。
通过回归分析，可以确定各个因素的权重和影响程度，从而预测未来的需求量。
2. 时间序列分析模型：时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，它通过观察和分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征来进行预测。
在运输需求预测中，可以使用各种时间序列模型，如移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
这些模型可以帮助运输公司捕捉到运输需求的周期性和季节性变化，从而提供准确的预测结果。
3. 机器学习模型：机器学习是一种基于数据和模式识别的预测方法，它通过训练模型来学习和预测未来的需求。
在运输需求预测中，可以使用各种机器学习算法，如决策树、随机森林和神经网络等。
通过输入历史数据和其他影响因素，机器学习模型可以自动学习运输需求的规律和模式，并给出准确的预测结果。
运输需求预测模型的应用可以在各个层面上实现，包括运输公司的运营决策、供应链管理者的需求规划和资源配置等。
以下是一些典型的应用场景：1. 运力调度优化：通过运输需求预测模型，运输公司可以更准确地预测未来的货运量，从而优化运力的调度和资源的配置。
这样可以避免运力的浪费和过剩，提高运输效率和成本效益。
2. 场地规划和货物配送：在城市物流和快递行业中，准确预测未来的运输需求对于场地规划和货物配送至关重要。
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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。
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》。