七、模型的评价与推广
7.1模型一的评价与推广
本模型通过高速公路历年的公路里程数，历年GDP总量增长以及汽车在高速公路上的行驶量，利用一元线性回归方法进行分析，得到三十年后高速公路的总里程、高速公路对于经济的影响。 7.2模型二的评价与推广
采用spss模型进行拟合，使得结果进一步精确，减少了误差。 7.3模型三的评价与推广
对于问题三只是计算了最小利润，没有计算出最大利润，根据最小利润预测高速公路的投资前景。
八、参考文献
[1]姜启源等，数学模型， 1987年4月第一版，高等教育出版社， [2]繆铨生，概率与统计 ， 2007年6月第三版 ，260页—272页 [3]万福永登，数学实验教程， 2006年版， 科学出版社 [4]张韵华等，数学计算方法与算法，2006年第二版，科学出版社
15
九、附件
附表一：中国历年CPI变化情况表
年份 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 消费者价值指数CPI（%） 6 2.4 1.9 1.5 2.8 9.3 6.5 7.3 18.8 18 3.1 3.4 6.4 14.7 24.1 17.1 8.3 2.8 -0.8 -1.4 0.4 0.7 -0.8 1.2 3.9 1.8 1.5 4.8 5.9 -0.7 4.4 16
附表二：Spss拟合公里数与国民生产总值拟合曲线数据
Model Description
Model Name Dependent Variable Equation
Independent Variable Constant
Variable Whose Values Label Observations in Plots
1 1 2 3
MOD_2 公里数 Linear Quadratic Cubic 国民生产总值 Included Unspecified
.0001
Tolerance for Entering Terms in Equations
Case Processing Summary
Total Cases Excluded Cases(a) Forecasted Cases Newly Created Cases
Variable Processing Summary
Number of Positive Values Number of Zeros Number of Negative Values Number of Missing Values
System-Missing User-Missing Variables Dependent 公里数 29 0 0 0 0 Independent 国民生产总值 29 0 0 0 0 N 29 0 0 0 17
Model Summary and Parameter Estimates
Equation Linear Quadratic Cubic R Square .979 .983 .984 F 1283.517 753.139 516.844 Model Summary df1 1 2 3 df2 27 26 25 Sig. Constant Parameter Estimates b1 .199 .239 .196 b2 -8.73E-008 1.64E-007 b3 -3.48E-013 .000 -3659.462 .000 -5667.571 .000 -4448.826
附表三：小型汽车的发展趋势
Model Name Dependent Variable Equation 1 1 2 3 4 Independent Variable Constant Variable Whose Values Label Observations in Plots Model Description
MOD_6 销量 Linear Compound(a) S(a) Logistic(a) 时序 Included Unspecified a The model requires all non-missing values to be positive.
18
Case Processing Summary Total Cases Excluded Cases(a) Forecasted Cases Newly Created Cases N 16 0 0 0 a Cases with a missing value in any variable are excluded from the analysis.
Variable Processing Summary
Variables Dependent Number of Positive Values Number of Zeros Number of Negative Values Number of Missing Values
Model Summary and Parameter Estimates
Dependent Variable: 销量
Model Summary Equation Linear Compound S Logistic R Square .820 .958 .380 .958 F 63.942 318.569 8.575 318.569 df1 1 1 1 1 df2 14 14 14 14 Sig. .000 .000 .011 .000 Parameter Estimates Constant -145.700 84.629 6.226 .012 b1 69.421 1.174 -1.999 .852 User-Missing System-Missing
销量 16 0 0 0 0 Independent 时序 16 0 0 0 0 The independent variable is 时序.
19
高速公路行车数
20