基于回归分析的公路货运量预测

论文摘要

为了预测公路货运量,文章先从影响公路货运量的10个因子出发,分析各因子和公路货运量的关系,并使用多元逐步回归法做最优回归方程的选择,挑选出对公路货运量影响显著的6个因子,然后建立公路货运量预测的6元线性回归模型,使用最小二乘法求解模型参数。经检验,公路货运量预测模型的显著水平p=0.02137<0.05,样本可决系数R~2=0.9998,接近于1,模型拟合效果较好。最后对各因子建立一元线性回归模型,得到2018年各因子的预测值,代入公路货运量预测模型,得到2018年的公路货运量预测值。

论文目录

• 前言
• 1 公路货运量预测模型分析
•   1.1模型选择
•   1.2 因子选择
• 2 多元线性回归模型
•   2.1 一元线性回归模型
•   2.2 多元线性回归模型
• 3 模型求解及短期中期预测
•   3.1 模型求解
•   3.2 模型检验
•   3.3 短期预测
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 薛方,苏芮锋,杨升,姚远征,张俊

关键词: 公路货运量,多元线性回归模型,逐步回归,显著水平

来源: 汽车实用技术 2019年15期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 陕西重型汽车有限公司

分类号: U492.3

DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.15.024

页码: 65-69

总页数: 5

文件大小: 1731K

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