《交通运输组织学》课程设计
一元线性回归法就是处理自变量X和因变量Y两者之间线性关系的一种方法，是以直线方程式配合时间数列最接受的直线。其中，X、Y这两个变量之间将在a、b这两个回归系数的范围内展开有规律的演变。
通过Excel中的生成的趋势图中进行“添加趋势线”的操作，可得预测模型的一元线性方程如下：
图2-4
图2-5
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图 2-6
根据上面的一元方程预测未来十年鸿昌货运企业的货物运输量如下表：
表2-3 一元预测数据
年份 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 预测货运量（万吨） 17.3687 20.2774 23.1861 26.0948 29.0035 31.9122 34.8209 37.7296 40.6383 43.547 46.4557 49.3644 52.2731 55.1818 58.0905 60.9992 63.9079 66.8166 69.7253 72.634 GDP预测量（亿元） 人口预测量（万人） 326.988 405.036 483.084 561.132 639.18 717.228 795.276 873.324 951.372 1029.42 1107.468 1185.516 1263.564 1341.612 1419.66 1497.708 1575.756 1653.804 1731.852 1809.9 74.4236 75.3802 76.3368 77.2934 78.25 79.2066 80.1632 81.1198 82.0764 83.033 83.9896 84.9462 85.9028 86.8594 87.816 88.7726 89.7292 90.6858 91.6424 92.599
利用表2-1和2-2中所给GDP（实际值）、人口（实际值）和货运量（实际值）数据，通过excel中的LINEST函数进行二元回归预测，可得其计算预测模
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型为：
Y = - 0.4333X1 + 0.041895X2 +36.15818
再将GDP和人口各自的预测值带入此二元回归方程，可得未来十年鸿昌货运企业货运量预测表，如表2-4所示：
表2-4 二元回归预测数据
年份 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 GDP预测量（亿元） 人口预测量（万人） 预测货运量（万吨） 326.988 405.036 483.084 561.132 639.18 717.228 795.276 873.324 951.372 1029.42 1107.468 1185.516 1263.564 1341.612 1419.66 1497.708 1575.756 1653.804 1731.852 1809.9 74.4236 75.3802 76.3368 77.2934 78.25 79.2066 80.1632 81.1198 82.0764 83.033 83.9896 84.9462 85.9028 86.8594 87.816 88.7726 89.7292 90.6858 91.6424 92.599 17.60959638 20.46492256 23.32024874 26.17557492 29.0309011 31.88622728 34.74155346 37.59687964 40.45220582 43.307532 46.16285818 49.01818436 51.87351054 54.72883672 57.5841629 60.43948908 63.29481526 66.15014144 69.00546762 71.8607938
根据以上两种预测方法，计算出了两组鸿昌货运公司2012-2021年的货运量预测值。
从预测结果可以看出，虽然所选的模型基本符合要求，但不同的模型预测出来的结果存在着差异。为了做到合理的预测，结合各模型的特点和误差，取两种预测方法的加权值均为0.5，再进行计算，得到综合加权客运量如表2-5所示：
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表2-5 未来十年鸿昌货运货运量预测
年份 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 一元回归预测（万吨） 二元回归预测（万吨） 17.3687 20.2774 23.1861 26.0948 29.0035 31.9122 34.8209 37.7296 40.6383 43.547 46.4557 49.3644 52.2731 55.1818 58.0905 60.9992 63.9079 66.8166 69.7253 72.634 平均值（万吨） 17.60959638 20.46492256 23.32024874 26.17557492 29.0309011 31.88622728 34.74155346 37.59687964 40.45220582 43.307532 46.16285818 49.01818436 51.87351054 54.72883672 57.5841629 60.43948908 63.29481526 66.15014144 69.00546762 71.8607938 17.48914819 20.37116128 23.25317437 26.13518746 29.01720055 31.89921364 34.78122673 37.66323982 40.54525291 43.427266 46.30927909 49.19129218 52.07330527 54.95531836 57.83733145 60.71934454 63.60135763 66.48337072 69.36538381 72.2473969
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第三章 货车车辆运用计划
3.1 车辆计划
货车运输计划是运输企业货车运输能力的计划，也称运力计划，主要反映企业在计划期内营运车辆的。类型及各类车辆数量的增减变化情况及其平均运力。它是衡量企业运输生产能力大小的重要指标。
车辆计划的主要内容包括：车辆类型，年初、年末及全年平均车辆数，各季度车辆增减数量，额定吨位等。
表3-1 车辆计划
车型(m) 车吨位(T) 年初 货车数 吨位数 货车一季度 数 吨位数 货车数 吨位数 货车三季度 数 吨位数 四季度 货车数 吨位数 2 6 2 6 2 6 2 6 2 4 10 12 14 18 20 30 40 630 5 6 5 4 4 5 4 4 43 4 2 6 6 6 4 5 3 5 4 3 40 3 2 4 2 5 6 8 6 合9 10 13 15 16 18 计 6 5 5 5 4 4 45 4 10 12 14 18 20 30 40 4 10 12 14 18 20 30 40 704 4 10 12 14 18 20 30 40 604 5 6 4 4 3 5 4 4 41 二季度 年内车辆增概况 4 10 12 14 18 20 30 40 660 6 5 5 5 4 5 4 5 44 4 10 12 14 18 20 30 40 708 6 6 5 6 5 5 5 5 4 4 5 5 4 4 5 4 44 42 4 10 12 14 18 20 30 40 708 4 10 12 14 18 20 30 40 651 年末 全年平均 货车数 吨位数 货车数 吨位数 3.2 车辆运用计划预测
车辆运用计划是货运企业在计划期内全部营运车辆生产能力利用程度的计划，是计划期内车辆的各项运用效率指标应达到的具体水平。车辆运用计划是根
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