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交通运输经济期中作业运输需求的影响因素的研究与分析20103503 刘广洋 10级交运3班本文选取铁路运输、公路运输、水运以及航空运输4种运输方式，结合1995年到2010年的统计数据，建立相关性分析模型和非线性回归模型，结合最小二乘法、蒙特卡洛思想，运用距离分析、模拟仿真等方法，利用SPSS、Matlab软件求解得出结论。一、 样本选取运输需求的大小通常用运输需求量来描述。运输需求量是指在一定时间、空间和一定的条件下，运输消费者愿意购买的运输服务的数量，影响运输需求的因素有很多，比如运输服务的价格、工业生产的规模和速度、产品运输系数、国民经济的产业和产品结构、生产和运输布局、人口增长极构成等。由于运输需求量是一个模糊的概念，因此我们选取个种运输方式的客运量、货运量以及周转量对运输需求进行表征。结合实际情况，以及交通运输经济的相关理论知识，假设运输需求与以下量化指标有关：GDP、第一/二/三产业GDP、全国人口数、对外贸易总额、固定资产投资额、营业里程、运输工具数量、路网密度以及城乡人口数。二、相关性分析根据上述分析，建立相关性分析模型，利用SPSS软件，运用距离分析的方法，得到各个运输方式的客运量货运量以及周转量的距离矩阵：（1）铁路运输需求相关矩阵：（2）公路相关性矩阵：（3）航空相关性矩阵根据随机参考变量以及相关性矩阵的分析可知，运输需求与GDP、固定设施投资额、人口数量、路网规模以及城乡人口比例的相关性较强，表明运输需求受该写因素的影响较强，其中，固定资产投入额、GDP、运营里程的影响最为显著，而人口数量的影响程度较小。三、 多元非线性回归模型的建立本文以铁路客运需求量为例，建立多元非线性回归模型，利用最小二乘法的原理，运用Matlab软件求解得到客运量与GDP、固定资产投入额、营业里程、城市乡村人口比重之间的关系，模型如下：根据上述模型，利用Matlab软件，结合蒙特卡洛思想，设计模拟仿真算法，得出，算法步骤如下：Step1：随机生成a,b,c,d,e的值；设定S=9999；n=1；Step2：设定i=1; Step3：计算；Step4: 若i6，返回Step2；否则进入Step5；Step5：计算Step6：若，则，令n+1；Step7：若n1000000,返回Step1；Step8：输出S利用Matlab，得到最终记为运输需求与各个影响因素的函数关系。附录：（1）1995、2000、2005、2009、2010年各项数据统计结果年份19952000200520092010GDP6079499215184937340903397983第一产业1213614945224203522640497第二产业286804555687598157639186481第三产业199793871474919148068171005全国人口数121121126743130756133474133972对外贸易总额28094743142192207529728全社会固定资产投资额200193291888774224599278140铁路营业里程6.26.97.58.69.1公路里程115.7140.3334.5386.1400.8水运里程11.111.912.312.412.4民航航线里程112.9150.3199.9234.5276.5铁路客运量102745105073115583152451167609公路客运量10408101347392169738127790813052738水运客运量2392419385202272231422392民航客运量51176722138272305226769铁路周转量35464533606278798762公路周转量4603665792921351115021水运周转量172101686972航空周转量681971204533754039铁路货运量1659821785812602963333483642271公路货运量9403871038813134177821278342448052水运货运量113194122391219648318996378949航空货运量101.1196.7306.7445.5563铁路客车数量3266337249419744935450246铁路货车数量436414443902548368601512622284载客汽车417.9853.72132.54845.16124.1船舶拥有量364968229676207294176932178407民用飞机852982138421812203公路密度40.241.8城市人口35174459065621262186农村人口85947808377454471288城市人口比农村人口0.4092522140.