私家车保有量控制及预测问题求解

私家车保有量及控制问题

目录

一、摘要 (2)

摘要

关键词

二、问题的提出 (3)

三、符号说明 (4)

四、问题一 (5)

问题分析

基本假设

模型建立

模型求解

结果分析

五、问题二 (19)

问题分析

基本假设

模型建立

模型求解

结果分析

六、问题三 (21)

问题分析

基本假设

模型建立

模型求解

结果分析

七、结果分析 (22)

八、模型的评价与改进 (23)

九、参考资料 (23)

摘要

随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车开始进入到普通老百姓的家庭。私人汽车的保有量受到社会经济发展的推动，同时也受到社会条件的影响，如油价的上涨和国家经济政策的改变都会影响私人汽车的保有量。本文根据所给的可靠数据，从多中因素中整合出影响私人汽车保有量的主要因素，并根据这些主要因素的发展趋势预测2010年的主要影响因素的相关数据，最终预测出2010年私人汽车保有量；对1996-2007和2007-2008两个时间段的私人汽车保有量进行分析，比较两段时间内的私人汽车保有量的增长数量和私人汽车保有量增长率的变化情况，看2007年政府5次升息和9次上调存款准备金对该地区私人汽车保有量的影响；在欧Ⅲ标准的要求下，结合当地的情况，在满足人民生活需要和出行要求的条件下对2010年的私人汽车保有量和公交的数量进行合理的调控。

问题一：用聚类分析法对原始数据啊进行处理，避免多变量之间的线性重叠，得到影响私人汽车保有量的主要因素；再对影响私人汽车保有量的因素进行预测，最后建立多元非线性回归预测模型，最终预测2010年的私人汽车保有量为172.56万辆。

问题二：将1996-2007和2007-2008两个时间段的私人汽车保有量进行分析，绘出两个时间段内的私人汽车保有量的数量变化和增长率的柱状图，比较两段时间内的私人汽车保有量的变化以及增长率的变化情况，分析出2007年政府5次升息和9次上调存款准备金对该地区私人汽车保有量起到抑制作用。

问题三：采用线性规划建立模型，在满足人民生活出行需要的前提和国三标准的条件下，合理调控私人汽车保有量和公交车的数量。

关键词：SPSS类聚分析线性拟合多元非线性回归拟合预测线性规划

问题的提出

我国经济的快速发展为私人汽车提供了巨大的发展空间。据中国汽车工业协会估算，截止到2006年底，中国私人汽车保有量约为2650万辆，占全国汽车保有量的60%左右。在2006年，我国汽车销量为710多万辆，私人购买比例超过77%，中国已经成为仅次于美国的全球第二大新车市场。

据世界银行的研究，汽车保有量 (尤其是私人汽车)与人均国民收入成正比。2003年，我国国内人均GDP首次突破1000美元，这预示着中国汽车开始进入家庭消费阶段。而事实表明，随着中国人均GDP的稳健增长，近年来，我国的家用汽车销量以两位数的增速急剧扩大。汽车特别是用于消费的私人汽车保有量的多少，与经济发展程度、居民收入以及道路建设等有着密切的联系。随着私人汽车消费时代的到来，汽车保有量上升的一个重要因素就是国内汽车消费的快速增长。消费者购买力的增强和个体私营经济的快速发展，也带动了私人汽车的大发展。私人汽车保有量与一个国家或地区的社会经济发展的有关数据有着密切关系。附表提供了我国某一经济发达地区的一些相关统计数据。

然而，当我们快速迈进以私人汽车为主体的汽车社会的时候，也面临着新的考验，除了能源紧缺、燃油价格上涨、土地资源有限等诸多不利因素对汽车发展带来巨大的压力外，环境污染也对汽车工业的发展提出了严格的要求。我国于上世纪1999年对生产的小汽车废气CO、HC、NOX和PM允许排放量制订了国家标准(相当于欧洲标准)。规定生产的汽车从2000年1月1日起实施国Ⅰ排放标准，从2005年1月1日起实施国Ⅱ排放标准，从2007年7月1日起实施国Ⅲ排放标准，从2010年1月1日起实施国Ⅳ和国Ⅴ排放标准(实现基本与欧洲标准同步)。据有关资料介绍，在城市交通中，小汽车与公共汽车相比，单位小汽车排放的污染物比公共汽车高9倍。如果对这种快速增长不从战略的高度加以科学引导和调整，汽车的迅猛增长将不再单纯体现经济建设成就，巨大的负面效应也将成为社会发展的阻碍因素。

请研究下述问题：

问题1、根据附表中的相关数据建立数学模型，分析影响该地区私人汽车保有量的因素，并预测到2010年该地区私人汽车保有量有多少？

问题2、自2007年以来，CPI指数累创新高，为了稳定宏观经济，控制投资与物价的过快上涨，防止过大的资产价格泡沫和过度的投机, 政府决定自去年开始及今后一段时期内采取从紧的货币政策，如，加息、提高人民币存款准备金等等. 据统计, 2007年政府5次升息，9次上调存款准备金率，分析这些措施对该地区私人汽车保有量有什么样的影响？

问题3、假设私人汽车的年运行公里数是公交车年运行公里数的五分之一。按照汽车废气国III排放标准（欧III）（要求CO排放量每公里不超过2.3克，HC+NOX 排放量每公里不超过0.56克，PM排放量每公里不超过0.05克）, 如何根据该地区的汽车废气的排放情况，来调控公交车和私人汽车保有量？

1996-2008年某地区相关的统计数据：

符号说明

论文建立模型所需数据列表：

序号 符号 含义

1 X1 人均国内生产总值(元)

2 X2 全社会消费品零售总额(亿元)

3 X3 全社会固定资产投资总额(亿元)

4 X4 运营公交车辆数（辆）

5 X5 公交营运总数(亿人次)

6 X6 公交车营运总里程(万公里)

7 X7

道路总长(公里)

年份

人均国内生值(元)

全社会消费品零额(亿元)

全社会固定资资总额(亿元) 运营公交车（辆）

公交营运总人次)

城市交通干音均值(分贝) 公交车营运

程(万公里) 道路总长(

居民人均可支入（元） 居民储蓄款(亿元) 汽油(93号价 (元/升) 私人汽车

量(万辆)

1996 27000 297.35 327.53 2658 6.31 68.3 15948 737 16316 583.89 1.96 3.1 1997 30619 325.00 390.51 2763 6.94 69.6 17130 789 18600 707.67 2.28 3.6 1998 33282 423.00 474.63 2801 5.73 69.7 17866 894 19886 861.88 2.32 4.2 1999 33689 467.57 569.55 2887 7.76 69.8 18961 1015 20249 941.99 2.38 4.8 2000 41020 538.17 616.25 2920 8.23 69.7 19688 1198 21626 1082.6 2.73 6.7 2001 43344 832.04 686.37 3495 8.87 68.3 24465 1361 23544 1373.4 2.89 9.1 2002 46030 941.94 788.15 3495 9.57 68.2 24814 1710 24941 1756.5 2.82 13 2003 53887 1095.13 969.1 4885 9.65 68.7 36149 2100 25936 2199.5 3.08 18.9 2004 59271 1250.64 1092.6 5376 10.11 69.2 43008 2314 26596 2625.4 3.56 29 2005 64507 1437.67 1176.1 6091 15.05 69.2 51946 2500 28494 3229.4 3.98 51.1 2006 70597 1671.29 1273.7 7305 16.81 69.2 65745 2614 29628 3744.7 4.98 78.2 07.1季 20505 528.67 342.25 7867 5.24 69.3 17700 2693 7309 874.5 4.90 93.4 07.2季 19619 487.75 336.98 7962 4.54 69.2 16720 2769 7412 908.7 5.01 100.6 07.3季 19874 479.79 333.52 8074 4.32 69.1 17094 2832 7731 968.2 5.13 107.1 07.4季 19223 408.82 332.25 8188 4.5 68.6 18832 2897 7611 1041.2 5.34 113 08.1季 19703 551.97 231.79 8328 5.13 67.9 17472 2964 7726 987.91 5.21 128 对2007 和2008 年的数 据进行 处理 2007年 79221 1905 1345 8188 18.6 69.1 70346 2897 30063 3792.6 5.34 113 2008年

78812

2207.88

927.16

8328

20.52

69.12

69888

2964

30904

3951.6

5.21

128

8 X8 居民人均可支配收入（元）

9 X9 居民储蓄款余额(亿元)

10 X10 汽油(93号)年均价 (元/升)

11 X11 城市交通干线噪音均值(分贝)

12 Y 私人汽车保有量

13 M 私人汽车CO排放量（克/公里）

14 N 私人汽车HC+NOX排放量（克/公里）

15 P 私人汽车PM排放量（克/公里）

16 S1 私人汽车年运里程（万里）

17 S2 公交车年运里程（万里）

18 S 加权因子（0

19 Y0 调控后的私家车数量（万辆）

20 X0 调控后的公交车数量（万辆）

对问题一：

问题的分析

<1>汽车保有量与人均国民生产总值成正比，促进私人汽车保有量的增长。

<2>汽车消费在全社会消费品零售总额中占有重要份额。

<3>全社会固定资产投资总额对汽车的生产有很大的影响，影响到汽车的销售价格，从而间接影响消费者的购买能力。

<4>运营公交车辆数、公交营运总数、公交车营运总里程、道路总长，影响人民

的出行方便，直接影响对私人汽车的需求。

<5>居民人均可支配收入、居民储蓄款余额直接影响人民的购买能力。

有以上分析，可见给出的多种数据中可能存在部分线性相关性，首先需要对

上述数据进行处理，通过聚类分析整合出影响私人汽车保有量的主要因素。然后

根据类聚分析的结果取其中的主要的具有代表性的影响因素作为预测变量，最终

根据主要影响因素进行多元非线性回归建立模型预测2010年的私人汽车保有量。

基本假设

对问题一的基本假设：

<1>假设某地区的统计数据真实有效，能够客观反映私人汽车的增长情况；

<2>假设建模过程中不考虑未来可能发生的非题目所给定的因素的影响；

<3>假设根据变量的已知数据所得到的2010年的预测数据可靠有效，能准确反映

变量的变化；

<4>假设样本容量时充分的；

<5>假设不考虑外地车对该地区的影响；

<6>假设私人汽车的保有量只与给出的因素有关，并且所有因素都是对时间的函数，且经过聚类分析后的数据相互独立。

模型的建立

数据的分析：

采用SPSS软件对数据进行聚类分析，将相关性较大的数据聚为一类取聚类数据中的典型数据进行预测。

聚类分析数据列表：

聚类表

阶

群集组合

系数

首次出现阶群集

下一

阶

群集

1

群集

2

群集

1

群集

2

1 5 10 .000 0 0 2

2 5 11 .000 1 0 5

3 2 3 .000 0 0 5

4 7 9 .001 0 0 6

5 2 5 .004 3 2 6

6 2

7 .012 5 4 7

7 2 4 .078 6 0 10

8 6 8 1.020 0 0 9

9 1 6 2.471 0 8 10

10 1 2 7.086 9 7 0

聚类分析树状图：

聚类结果及分析

从上述聚类分析后的数据和图表的分析中可知，上述多组数据可以通过三次聚合得到出四组重要的对私人汽车保有量其主要影响因素的数据，取其中的四组中具有代表性的数据分别为X1人均国内生产总值、X6公交车营运总里程、X8居民人居可支配收入、X10汽油（93号）年均价进行分析。对比题前的分析和聚类聚类的分析的数据结果来看聚类分析很符合对问题一分析的实际情况。

模型的计算

用线性拟合即那里模型对主要的影响因素做预测：

用MATLAB通过线性拟合对影响2010年的主要影响数据进行分析并作出预测，主要的拟合数据有X1人均国内生产总值、X6公交车营运总里程、X8居民人

居可支配收入、X10汽油（93号）年均价四种。

用MATLAB 对X1人均国内生产总值(元）的线性回归求解： 线性拟合模型：

111b a +=X Y

输入数据：

>> x1=[1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008]'; >> X=[ones(13,1) x1];

>> Y=[27000 30619 33282 33689 4020 43344 46030 53887 59271 64507 70597 79221 78812]'; 回归分析及检验

>> [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X); >> b,bint,stats

得到结果：

b =

1.0e+007 *

-1.0035 0.0005 bint =

1.0e+007 *

-1.3689 -0.6381 0.0003 0.0007 stats =

1.0e+008 *

0.0000 0.0000 0.0000 1.2514

>> rcoplot(r,rint)

残差分析及作图：

2

4

6810

12

-4

-3

-2-1

1

2

3

x 10

4

Residual Case Order Plot

R e s i d u a l s

Case Number

预测及作图：

>> z=b(1)+b(2)*x1;

>> plot(x1,Y,'k+',x1,z,'r') >> rcoplot(r,rint)

1996

199820002002200420062008

01

2345678x 10

4

可根据拟合线预测2010年的X1人均国内生产总值(元）为88933元

用MATLAB 对X6公交车营运总里程（亿里）的线性回归求解： 线性拟合模型：

666b a +=X Y

输入数据

>> x6=[1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008]'; >> X=[ones(13,1) x6];

>> Y=[15948 17130 17866 18961 19688 24465 24814 36149 43008 51946 65745 70346 69888]';

回归分析及检验

>> [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X); >> b,bint,stats

得到结果

b =

1.0e+007 *

-1.0287 0.0005

bint =

1.0e+007 *

-1.2645 -0.7929 0.0004 0.0006 stats =

1.0e+007 *

0.0000 0.0000 0.0000 5.2121

残差分析及作图：

2

4

6810

12

-2.5

-2-1.5-1-0.500.5

11.52

x 104

Residual Case Order Plot

R e s i d u a l s

Case Number

预测及作图：

>> rcoplot(r,rint) >> z=b(1)+b(2)*x6;

>> plot(x1,Y,'k+',x6,z,'r')

1996199820002002200420062008

012345678x 10

4

可根据拟合线预测2010年的X6公交车营运总里程（亿里）为76350亿里

用MATLAB 对X8居民的年均可支配收入的线性回归求解：

线性拟合模型：

888b a +=X Y

输入数据：

>> x8=[1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008]'; >> X=[ones(13,1) x8];

>> Y=[16316 18600 19886 20249 21626 23544 24941 25936 29596 28494 29628 30063 30904]'; >> [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X); >> b,bint,stats

求解结果：

b =

1.0e+006 *

-2.4711 0.0012

bint =

1.0e+006 *

-2.7794 -2.1627 0.0011 0.0014 stats =

1.0e+005 *

0.0000 0.0032 0.0000 8.9139

残差分析：

>> rcoplot(r,rint)

24

681012

-2000

-1000

1000

2000

3000

Residual Case Order Plot

R e s i d u a l s

Case Number

预测作图：

>> z=b(1)+b(2)*x8;

>> plot(x8,Y,'k+',x8,z,'r')

1996

199820002002200420062008

1.61.8

22.22.42.62.833.23.4x 10

4

可根据拟合线预测2010年的X8居民的年均可支配收入为34466元。

用MATLAB 对X10汽油（93号）年均价（元/升）的线性回归求解： 线性拟合模型：

101010b a +=X Y

输入数据：

>> x10=[1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008]'; >> X=[ones(13,1) x10];

>> Y=[1.96 2.28 2.32 2.38 2.73 2.89 2.82 3.08 3.56 3.98 4.98 5.34 5.21]'; >> [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X); >> b,bint,stats

输出结果：

b =

-569.6415 0.2862

bint =

-695.6639 -443.6192 0.2233 0.3492 stats =

0.9010 100.1462 0.0000 0.1489

残差分析：

>> rcoplot(r,rint)

24

681012

-1

-0.5

0.5

1

Residual Case Order Plot

R e s i d u a l s

Case Number

预测作图：

>> z=b(1)+b(2)*x10;

>> plot(x10,Y,'k+',x10,z,'r')

1996

199820002002200420062008

1.52

2.53

3.54

4.55

5.5

可根据线性拟合预测2010年的X10汽油（93号）年均价为5.656元。

对影响私人汽车保有量的主要因素线性拟合预测数据

使用非线性回归方法建立模型：

10861****X d X c X b X a Y +++=

模型的计算求解：

预测项目 预测值

X1人均国内生产总值(元） 88933

X6公交车营运总里程（亿里） 76350

X8人均可支配收入（元） 34466

汽油(93号)年均价 (元/升) 5.656

用MATLAB 建立非线性回归的model.m 文件：

function yy=model(beta0,x)

a=beta0(1); b=beta0(2); c=beta0(3); d=beta0(4); x1=x(:,1); x2=x(:,2); x3=x(:,3); x4=x(:,4);

yy=a*x1+b*x2+c*x3+d*x4；

主程序数据liti6.m ：

x=[27000 15958 16816 1.96 30619 17130 18600 2.28 33282 17866 19886 2.32 33689 18961 20249 2.38 41020 19688 21626 2.73 43344 24465 23544 2.89 46030 24814 24941 2.82 53887 36149 25936 3.08 59271 43008 26596 3.56 64507 51946 28494 3.98 70597 65745 29628 4.98 79221 70346 34077 5.34];

y=[3.1 3.6 4.2 4.8 6.7 9.1 13 18.9 29 51.1 78.2 113]'; beta0=[0.005 0.098 0.0002 0.7]; betafit=nlinfit(x,y,'model',beta0)

结果如下：

betafit =

-0.0009 0.0020 -0.0002 18.8648

求解得到的模型为：

103618648.180002.00020.00009.0X X X X Y +-+-=

带入影响私人汽车保有量的主要因素的预测数据：

;

656.5;34466;76350;8893310861====X X X X

通过非线性回归分析预测得到2010年的私人汽车保有量为172.46万辆。

结果分析

与用SPSS 软件的简单预测对比，由于SPSS 软件的预测仅仅是根据最后一段时间的变化率来预测的，而私人汽车的保有量基本上市符合二次函数或S 型曲线的增长的规律的从下图中可以明显的看出预测值比实际的值小。SPSS 软件的预测值为164万辆。

据此判断2010年的私人汽车保有量为172.46万辆比较符合实际。

问题二

问题分析

增长率能很好的反映增长的变化情况，从增长率变化的情况分析入手，来判断2007年5次升息，9次上调存款准备金率对私有汽车保有量的影响很合适。

基本假设

问题二的假设

<1>假设加息和提高人民币存款准备金等货币政策只影响人均国内生产总值和居民的可支配收入，其他因素均为常量。

<2>假设人都是理性的，其投资和消费行为受市场利率的影响。

<3>假设人们的消费和投资不受主观偏好的影响。

<4>假设市场经济稳定发展，没有突然事件发生。

<5>基于问题一的求解模型的基本假设对其分析。

模型的建立

根据所给数据用EXCEL对数据进行简单处理求出1996-2007和2007-2008年的两个季度中的汽车保有量的年增长率和季度增长率，并作出增长率的直方图。

模型的计算

1996——2008.1时间段的私人汽车保有量数据分析列表：

年份保有量新增汽车保有量增长率

1996 3.1

1997 3.6 0.5 0.16129

1998 4.2 0.6 0.166667

1999 4.8 0.6 0.142857

2000 6.7 1.9 0.395833

2001 9.1 2.4 0.358209

2002 13 3.9 0.428571

2003 18.9 5.9 0.453846

2004 29 10.1 0.534392

2005 51.1 22.1 0.762069

2006 78.2 27.1 0.530333

2007.1 93.4 15.2 0.194373

2007.2 100 6.6 0.070664

2007.3 107 7 0.07

2007.4 113 6 0.056075

2008.1 128 15 0.132743

私人汽车保有量变化柱状图：

私人汽车保有量增长率变化柱状图：

通过图表的观察和分析，1996-2005年的私人汽车保有量增长率呈上升趋势，到2005年达到最大值；而后私人汽车保有量增长率呈下降趋势，但私人汽车的增长数量任然在上升；2007年私人汽车的增长率持续下降，私人汽车的增长数量也在逐季减少：可见自2007年以来，政府采取了5次升息，9次上调存款准备金率来稳定宏观经济对私人汽车保有量的的起到了抑制作用。

关于私家车拥有量的调查总结报告

私家车拥有量调研总结报告 一、调研目的 1.为了了解消费者对私家车的各方面的要求。 2.确定消费者对私家车需求量 3.知道私家车对生活的影响 4.私家车在生产和促销方面的方向 二、调研方法 街头拦截式调查法 三、调研过程描述 我们这次市场调查工作可分为四个阶段：市场调查方案、二手资料的收集、设计调 查问卷、市场调查总结报告。 我们在做市场调查之前必需要做课前准备，那就是：了解我们所要调查的需求，明确需要调查出现的问题，确定调查目标等三个主要步骤。而我们之所以选择把私家车的拥有量作为研究对象就是因为消费者对车的需要越来越大，人们在根据自己的承受能力，选择合适自己的私家车，从而实现拥有私家车的梦想。而且消费者也比较的多。明确解决问题是市场调查非常重要的一个步骤，因为明确、严谨的问题界定是市场调查工作成功的一半。这个阶段需要我们细致地了解私家车市场的调查需求，充分利用现有的资源，发挥最大的效用。 在设计市场调查方案的过程中，我们按照老师所要求的格式，在经过小组讨论、研究再结合书本知识设计出了一份市场调查方案。在设计方案的时候让我清楚的知道，这不单单是我们一个人的事，这是我们集体的事，我们要结合集体的力量，才能设计出完美的方案。 当二手资料收集完成，数据处理和分析完成时，我们发现私家车的消费群体特征来看，性格差异不明显，男女所占比例各约为50%，男性稍高于女性。调查显示，男性比较喜欢开私家车的比例高于女性，这与男性比较的喜欢车也是一个原因吧。另外有些女性有些晕车也是一个原因把，所以对车不是特别的喜欢。从私家车在各个年龄阶段的渗透以及重要消费群的分布情况来看：中年车主仍然是私家车主的主流群体，占了调查人数的63.3%。值得注意的是，一部分年轻车主正在崛起，占总人数的26.5%。这部分车主的年龄大致在20～30岁左右，大多拥有大学本科学历以及较好的职业，年收入在5万～10万元左右，而且50%以上由自己独立出资购车。

2020至2030年北京市机动车保有量预测

北京市机动车保有量预测 随着我国经济的快速发展，民用汽车的保有量也迅速增长。机动车保有量的发展影响到环境质量、交通安全、道路建设等诸多方面。在我国，尤其是大中型城市，机动车已成为城市空气污染的重要来源。因此，合理预测机动车保有量是未来进行机动车污染防治规划、道路发展规划等的重要前提。 本文将采用时间序列预测法和一元线性回归模型对2020年末和2030年末北京市机动车保有量进行预测。 法一：时间序列预测法 2005年至2015年北京市机动车保有量数据如表1所示。 北京机动车保有量变化趋势图如图1所示，可以观察到其变化趋势在2010年末出现了明显的转折，2010年末之后的机动车保有量增长幅度较2010年之前相比明显放缓，这种情况形成的主要原因是在2011年北京开始调控机动车的数量，实行了摇号政策。

图1 北京机动车保有量变化趋势 由于摇号政策实行前和实行后，北京市机动车保有量增长情况呈现出了不同趋势，而且摇号政策在今后极有可能继续施行，所以为避免预测结果过于偏离实际，在采用时间序列预测时仅采用2011年末及以后的数据，如图2所示。 图2 时间序列预测机动车保有量 得到预测方程： y=17.46x?34611 其中x为年份，y为机动车保有量。 从图中还能看到，R2值为0.9657，接近于1，因此拟合优度很好，可以采用此预测方程来预测2020年末和2030年末北京市机动车保有量，如表2所示。 表2 时间序列预测结果 其中2017年机动车保有量为605.8万辆，2020年为658.2万辆，2030年为832.8万辆，无法达到《北京市2013-2017年清洁空气行动计划重点任务分解》、《北京市缓解交通拥堵总体方案（2016—2020年）》等方案设立的“2017年底将全市机动车保有量控制在600万辆以内，2020年控制在630万辆以内”的目标。 法二：一元线性回归模型

公交车排班模型

公交车排班模型中的线性规划求解问题 摘要 本文研究的是在满足各时段（早高峰、日间平峰、晚高峰，晚平峰四个时段）时间，公交车以一定间隔连续发车的条件下，排班的最优问题。根据各小题的约束条件，用运筹学中的线性规划知识建立模型，再利用Lingo求解,分别算出所需公交车总数以及单班车、双班车各需求量，制定排班的优化方案。 对于题目条件，我们有三个设想，其一，根据现实生活经验可知，公交车发车间隔相对固定，方便市民安排计划候车出行；其二，从简化模型的角度考虑，每辆车的司机固定，即司机间不允许换车开车；其三，单班车一天不超过5个班次，即认定为所有单班车一天总班次相加不超过5班。 对于题目一，从各班次发车间隔相等这一假定条件出发，要使在早高峰时段运行的车辆数最少，只需发车间隔尽可能大，于是我们取早的最大发车间隔5 分钟来安排发车，由于该题无对单班车数量的其他要求，我们假定单班车在早高峰时段安排2辆，同时考虑到车辆要完成一个班次的运行后才可进行下一班次，建立相关模型，用Lingo编程求解得早高峰时段总共运行24个班次，所需的最少公交车数为16辆。 对于问题二，在已有模型的基础上，综合考虑全天的工作安排，发车间隔仍取每个阶段的最大发车间隔，同样的，考虑到单班车只在高峰期运行，在早高峰运行2到3个班次，在晚高峰运行2到3个班次，且每天运行不超过五个班次，，根据资源利用的最大化原则，我们知道单班车数不能超过3辆，这里我们仍假设单班车数为2辆，根据题目要求，我们要使每辆公交车的工作时间和上下午司机的工作时间尽可能均匀，且要使车辆的利用率得到最大，根据以上条件建立公交车排班模型，用Lingo编程求解得全天总共运行120个班次，所需的最少公交车数为16辆。具体公交车排班计划表见表2—1。 对于问题三，该题约束了单班车数量不少于3辆，由问题二的分析既得单班车数量为3辆，改变问题二模型中的相关参数，用Lingo编程求解得全天总共运

我国私人汽车拥有量分析

我国私人汽车拥有量分析 一、引言 随着我国经济突飞猛进的发展，人民群众的收入水平不断提高，特别是城镇，居民的收入不断提高，私人汽车拥有量不断增加，同时银行的按揭贷款买车等等的一系列推动措施，也促进了私人汽车拥有俩的增加。 国家统计局最新公布的数据显示，国内大城市的私家车拥有量继续保持大幅增长的趋势。截止到2010年底，在全国十大城市的私家车拥有量排名中，北京私家车的拥有量以多出第二名近40万辆的绝对优势排在了第一位。 这十个城市的具体排名分别是： 除此之外，有关统计资料表明，我国城镇居民中有3800万户（占城镇居民总户数的24.8％），有能力承受10万元左右的汽车消费。从近几年我国汽车消费的发展变化来看，汽车消费将成为消费热点。 从1990年到2000年的10年间，我国民用汽车的保有量由551.36万辆增加到1608.91万辆，平均每年增长11.3％。其中私人汽车拥有量由1990年的81.62万辆增加到2000年的625.73万辆，平均每年增长22.6％。私人汽车拥有量占民用汽车的保有量比重从1990年的14.8％，上升到2000年的38.9％，平均每年上升2.4个百分点。1996年以来，民用汽车拥有量的增加量中，私人汽车增加量的比重均高于57.7％，其中最高的是1999年，私人汽车增加量占全部民用汽车增加量的82.5％。这说明我国汽车市场结构发生了根本性的变化，居民个人已经成为我国汽车市场的消费主体。 我国私人汽车拥有量随时间变化图如下：

。从图上可以看出，近些年来，我国私人汽车拥有量不断增加，单从经济方面来说，私人汽车拥有数量是评判一个国家人民生活水平的重要指标，因此，此次我就针对我国私人汽车拥有量进行分析。 二、模型设定及数据说明 1、模型设定 通过数据观察，我们搜集了30个城市的房地产价格的统计数据，建立模型，模型的表达式为普通的多元线性方程形式 Y＝β 0+β 1 X1+β 2 X 2 +β 3 X+ 3μi 其中把我国私人汽车拥有量Y，X1城镇居民可支配收入，X2为贷款利率,X3为燃料、动力类价格指数。其中β1，β2，β3，分别为城镇居民可支配收入，贷款利率,燃料、动力类价格指数在影响我国私人汽车拥有量时所占的比重，β 为在其他条件不变的情况下，私人汽车拥有量固有的增长情况。μi表示随机误差项。通过上式，我们了解到了各个因素对于私人汽车拥有量的影响，从而进行经济预测，为政策调整提供依据和参考。 2、数据说明 具体数据如下:

未来十年中国汽车需求预测

未来十年中国汽车需求预测 1999-9-14 迅速增长的国内汽车市场是中国汽车工业未来发展的主要优势所在，它同时也极大地吸引着国外的汽车厂商。本文主要对未来十年中国汽车市场的需求情况作一展望，首先回顾过去20年中国的经济增长和汽车市场的发展情况，然后在对不同发展阶段下汽车保有和汽车需求情况进行国际比较的基础上，预测了未来十年我国汽车市场的需求情况。 一、中国汽车市场的增长(1978－1997) 自1978年以来，中国经济以年均近9.7%的速度增长。高速的经济增长极大地刺激了各类交通运输的发展和汽车需求的增长。由于没有每年汽车销售量的数据，我们忽略汽车库存量的变化，用各年的汽车产量加上进口量并减去出口量来估计各年汽车消费量。表1所列数据表明，1980－1998年间，我国汽车消费量年均增长10.4%，其中轿车消费年均增长率达到18%。 近20年来我国的汽车需求呈现出很强的波动性。表1表明在汽车需求扩张时期，年增长率往往在30%－40%以上，轿车需求则成倍地增长。在汽车市场进入低谷期，需求则大幅下降。轿车作为高档消费品，其波动性要强于全部汽车产品。但值得注意的是，近年来轿车需求保持较快增长速度。90年代轿车需求的年增长率为31%，尽管自1995年以来经济增长速度逐年下降，需求较弱，轿车需求仍保持了较快的增长速度。 表1汽车需求的变化情况(1980－1998)

数据来源：作者根据《中国汽车工业年鉴1998》，《1999中国汽车市场展望》中数据估算。 由于市场经济体制的逐步确立和市场引导作用的逐步增强，汽车需求的波动导致了我国汽车生产和汽车进口的波动。图1表明，与汽车进口量的变化情况相比，汽车生产虽然也在很大程度上受需求变化的影响，但其波动相对较小，而进口则随市场需求的波动发生跳跃性的变化。汽车市场需求的任何波动，会直接通过进口量的变化而充分反映。如1983－1985年汽车需求扩张时期，汽车和轿车的进口量每年增长3－4倍，在1989－1990年的市场萧条时期，汽车进口量仅有6－8万辆，是1985年高峰时期的1/5。在1992和1993年，进口量又达到21万辆和31万辆的水平。 图1 汽车和轿车国内产量与进口量的增长率(1980－1998)

中国城市私家车数量排名

中国城市私家车数量排名 新榜网 2007-11-21 16:13:54 中国城市的车越来越多，路越来越宽，但交通却越来越拥堵。 NO.1 北京 目前北京机动车总量已突破180万辆，其中，私家车保有量接近60万辆。“北京车很多”与“北京风很大”共同成为关于北京两个非常鲜明的特色。北京二环的塞车长龙在中国整个汽车历史上都令人叹为观止，这样的奇观，每天都能出现。北京很大，环线达到六个以上，如果没有车，对于一个并不富裕但已经安家的人来说绝对不是噩梦而是彻头彻尾的灾难。正因为如此，很多人在未买房之前先成为了车主，这并非欲望，而是无奈。加上北京的复杂路况，许多人有车却仍然离幸福很远。尽管汽车很快，但是通往美好生活的道路，实在非常拥堵。 NO.2 成都 “安逸”是每一个外地人来成都后学会的第一个本地名词。成都人舍得吃，舍得耍。远在几十里路之外也要举家浩荡前往。他们对华阳美食和对三圣乡第一朵梅花的追捧，远远超过任何一个外地人对生活的定义。没有汽车，成都人的生活会失色很多；没有汽车，成都就不成为“天下第一耍都”；没有汽车，就没有与日激增的“川A”牌照汽车，就没有整个大成都欣欣向荣的幸福生活。 NO.3 广州 广州私家车拥有量大约为42.3万辆。在广州，拥有一辆私家车并不是什么值得炫耀的事。拥有汽车的原因也更加单纯，那就是生活水平的提高。不像成都人，有一点钱就寻思着买车，好象其他城市的人买辆电动车的心态。广州私家车是小康的标志，因此私家车的档次是成都不能比的。因此广州的私家车欲望成分颇少，更多的是一种自然需要。为了方便吃遍城里每一家小吃而买车的欲望，在广州基本不可能出现，那是因为广州人比食欲更大的欲望还多得多。 NO.4 杭州

公交车排班方案

数学与统计学院 2011-2012学年第一学期课程论文 《数学建模*》 我们选择的题号是（从A/B/C/D/E中选择一项填写）：_____D 所属班级（请填写完整的全名）：2009级数学与应用数学（师范）1班成员(打印并签名) ：1. ____200902114013 X X 2. ____200902114019 XXX 3. ____200902114049 XXX_ 4. 日期： 2011 年 12 月 29 日 评阅成绩：

公交司机排班方案 摘要 本文主要研究南昌市公交司机排班问题。在最少班次问题上，将五月份分为节假日和非节假日两部分建立模型，在司机排班问题上，考虑到司机存在上班、不上班两种情况，将选择使用0-1变量、随机均匀函数，最终得到合理分配方案。文中涉及Lingo、Matlab、Excel数据分析等多种算法。 针对问题一： 首先：据题意将五月份分为节假日(9天)和非节假日(22天)两部分。 其次：而非节假日中包括平常、高峰两个时段。 最后：根据每段时间间隔，取每个班次间隔时间的最大值，即可得出五月份的最少班次总数为2377。 针对问题二： 其一：公交车司机为了充分利用资源，提高公司效益，对司机的工作时间做了相关规定，但同时还要考虑到安全问题等因素，规定：司机每天上班不得超过八个小时，连续开车不得超过四个小时，但每个月至少必须得完成120个班次的任务，这与实际情况相符。 其二：司机的排班方案设计上，属于典型的分配问题。考虑约束条件司机每天上班时间不超过8小时等，参考问题一模型，求解出每天最大班次133，在Matlab中用均匀分布函数产生出每天每个班次的运行时间。在lingo中编程得出节假日、非节日的排班方案(表一、二)。 针对问题三： 其一：每天需要的司机人数，参考问题二的数据，整理即可得出节假日每天至少需要17人，非节假日每天至少需要13人。 其二：首先，根据模型二的数据，建立模型，得出每周需要的最少人数为23人。其次，司机每周总数最少的排班方案，选择0-1变量，参照问题二的模型。且要使每个司机每周连续工作五天、休息两天。最后，在Lingo中建立模型整理得出司机排班方案（见附录四） 关键词：最少班次、Lingo编程、0-1模型、排班方案

eviews分析影响我国私人汽车拥有量的因素

影响我国私人汽车拥有量的因素 汽车产业是国民经济的支柱产业，改革开放以来我国汽车产量呈持续上升的趋势。入世以后，更多的外国汽车企业进军中国汽车市场，并以很大的优势占领大部分市场，我国汽车企业面临着极大的挑战。在这场战争中可以说百姓是受益的，从近几年我国的汽车消费发展变化来看，汽车消费逐渐成为消费热点。2009年私人汽车拥有量已达到4574.91万辆，与1990年的81.62万辆相比，增长倍数达到了惊人的55倍。 然而，随着私人汽车数量的增加，我们又面临了很多问题，如能源的过度损耗，环境污染等。影响我国私人汽车数量的因素很多，因此，我们提取了国民生产总值，城镇居民家庭人均可支配收入，总人口，平均每人生活消费能源液化石油，原油产量，汽车产量，公路里程，这七个影响因素的时间序列数据来进行分析，希望通过建立一个合适的经济模型来从理论上找出影响私人汽车拥有量的主要原因。 1.确定变量及建立模型： i i i i i i i i i x x x x x x x y νββββββββ++++++++=776655443322110 i y =私人汽车拥有量（单位：万辆） 1i x =国民生产总值 （单位：亿元） 2i x =城镇居民家庭人均可支配收入（单位：元） 3i x =总人口（单位：万人） 4i x =平均每人生活消费能源液化石油（单位：千克） 5i x =原油产量（单位：公斤） 6i x =汽车产量（单位：万辆） 7i x =公路里程（单位：万公里）

2.数据源： 3.模型估计与检验： 3.1模型的估计： 运用Eviews对1990—2009年的数据进行多元回归分析结果如下：（a=0.05）

2018年全球电动汽车保有量及市占率走势分析预测

2018年全球电动汽车保有量及市占率走势分析预 测 2017 年全球电动汽车交付量达到 1,223,600 辆，与 2016 年相比增长58％。其中包括所有纯电动式和插电式混合动力式乘用车、美国/加拿大市场的轻型卡车和欧洲市场的轻型商用车。销量的 66％来自纯电动汽车 (BEV)，34％来自插电式混合动力汽车 (PHEV)。由于纯电动汽车在中国市场备受青睐，其重要性日益凸显，因此纯电动汽车所占份额始终处于领先地位。 资料来源：公开资料整理 相关报告：智研咨询网发布的《2017-2023年中国新能源汽车产业竞争现状及未来发展趋势报告》 由于受到中国新能源汽车市场蓬勃发展的影响，中国市场份额增长 73％高居榜首，美国增长 27％、欧洲增长 39％紧随其后，但其差距仍在扩大。在日本，丰田 Prius Prime 插电式混合动力汽车瞬间成为畅销车型，且与第四季度发布的全新日产聆风一起，使电动汽车销量增长了 150％。纵观全球，12 月份销量再创记录，全球交付量超过 17 万辆，比之前 11 月份的历史最高纪录高出

17％。继过去的 5 个月中持续强劲的增长势头之后，12 月份全球电动汽车份额首次触及 2％大关。2017 年全年的全球份额为 1.3％。 预计 2018 年销量将增至 190 万辆，这主要得益于中国市场上电动汽车的强势引进以及期待已久的特斯拉 Model 3 的大规模生产。截至 2018 年底，预计全球将有超过 500 万辆电动汽车和轻型卡车投入使用。 全球电动汽车销量及增长率走势 资料来源：公开资料整理 中国仍毫无争议地成为最重要的电动汽车（中国称之为“新能源汽车”）市场：其销量同比增长了 73％，与 2016 年的 351,000 辆相比，增长了 255,000 辆。中国市场占全球电动汽车销量的 49.5％。日本和韩国 (+130%) 进一步推动了亚太地区的发展，其销量共计增长了 76％。 今年欧洲增长了 39％，其中德国是增长最多的国家，同比增长达 108％；而一些小型市场表现更佳，例如冰岛 (+248 %)、葡萄牙 (+126 %) 和斯洛文尼亚(+166 %)。 美国增长 27%，与其他地区相比，其发展速度相对较缓。考虑到特斯拉Model-3 增产计划一再延迟，该增长率仍然尚可。最初预计 2017 年全年

A题：公交车排班问题

A题: 公交车排班问题 随着徐州市经济的快速发展，公交车系统对于人们的出行扮演着越来越重要的角色。在公交车资源有限的情况下，合理的编排公交车的行车计划成为公交公司亟待解决的问题。以下给出公交车排班问题中的部分名词说明和假设。 (1)班次：1辆公交车从起点出发到达终点停止为1个班次。 (2)公交车公司有两种类型的班车：单班车和双班车。除非特殊说明，单班车和双班车都可 以用于公交车排班。 (3)单班车：由同一个驾驶员驾驶的公交车。单班车通常要求在早高峰跑2-3个班次，晚高峰 2-3个班次，一天不超过5个班次。 (4)双班车：由两个驾驶员驾驶的公交车。双班车要求上、下午各一个司机，上午和下午司 机的工作时间尽可能均匀，并且都不超过8小时。每辆双班车一天运行不超过10个班次。 (5)公交车运行的单程时间，已经包含乘客在各站(包括起点和终点)的上下车时间。 (6)假设每辆公交车可以运行1整天不需要加油。 (7)末班车的发车时间，可以在原有发车间隔的基础上调整2分钟（±2分钟）。 (8)本题以简单的环路公交路线为例，即公交车从A点出发，经过一系列站点后再次回到A 点为1个班次。 (9)最短停站时间是指公交车完成1个班次之后，开始运行下一个班次之前，需要在终点停 留的最短的时间。在问题1-3中，每辆公交车的最短停站时间为0，即：公交车回到终点后不需要停留，可以继续进行下一班次的运行。 问题1. 徐州市2路公交车，从徐州火车站出发后经沿途站点后回到徐州火车站，2路公交车行车信息如表1。请建立数学模型，计算徐州市2路公交车，在早高峰时段(6:00-8:00)运行所需要使用的最少公交车数量(需要给出含单班车和双班车各多少辆)。 问题2. 在问题1的基础上，请建立数学模型并设计相应的求解算法，给出徐州市2路公交车完成一整天的运行所需要最少的公交车的数量(需要给出含单班车和双班车各多少辆)，并按照表2的格式给出公交车排班计划表。 问题3. 在问题2的基础上，如果要求单班车不少于3辆，请建立数学模型并设计相应的求解算法，给出徐州市2路公交车完成一整天的运行所需要最少的公交车的数量(需要给出含单班车和双班车各多少辆)，并按照表2的格式给出公交车排班计划表。 问题4. 在公交车排班过程中，除以上要求之外，还需要考虑如下的实际因素的限制：(a)单班车司机不安排吃饭，所有双班车司机都安排吃饭(早餐和晚餐)，每餐饭需要20分钟 用餐时间。早餐8:00开始供应，10:00截止；晚餐18:00开始供应，20:00截止。 (b)限定双班车辆的数量为19辆。 (c)双班车辆运行5班次以后，上午、下午班司机进行换班，换班时间最少为20分钟(含最短 停站时间)。 请建立数学模型并设计相应的求解算法，并以表3给出的行车信息表为例，给出徐州市2路公交车行车信息调整后，完成一整天的运行所需要最少的公交车的数量(需要给出含单班车和双班车各多少辆)，并按照表2的格式给出公交车排班计划表。

政府(不)应该限制私家车的数量

We believe that，The government should not limit the number of private cars. In order to alleviate the practical problems of transport, environment, energy, the government should not force citizens to give up their right to freedom of choice. To let some people enjoy greater benefits. This does not mean to sacrifice the interests of some people. In addition to the sacrifice of citizens' right to freedom of choice, there are so many other methods to solve this problem. First, the government limits the number of private cars. This approach does not really solve the problem. In contrary, it brings a serious of social problems. For example it will hit auto industry, make a significant adverse impact on the national economy. Such big cities like Shanghai, in the midst of the traffic ，Many of which are official cars, However, the government has limited the number of private cars, you feel this is fair? Because government brutal restrictions acts ，the threshold for the purchase of private cars have been raised. Those who really need a car for life or do business, how they will deal with it. Especially in the big cities, car license requires years of cycle. You obtain a license after years, but if they do not buy a car in a few months, you will lose the qualification. What you will do? After we graduated, a lot of people will face this situation, but we do not have enough savings to buy a car, if we could wait a few years, economic conditions is better, it will a wonderful thing. But the chances are so rare. Maybe we have the money .but we don't have the

私家车拥有量计量分析设计报告

一、课程设计(综合实验)的目的与要求 1.要求学生独立完成一个实证分析的完整过程，得到计量分析的实践训练。 2.培养学生获取信息和综合处理信息的能力、建立模型的能力、文字和语言表达的能力。 二、 设计（实验）正文 1. 选题背景：随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国的经济经历了一个快速发展的时 期。经济的快速发展为汽车工业提供了巨大的发展空间，也为汽车厂商提供了巨大的市场。但是私人汽车拥有量的增加也会对土地、能源、环境等产生巨大影响。因此有必要对影响私人汽车拥有量的主要因素进行分析。本文通过描述各相关因素对全国私家车拥有量的影响，从而提出相关的政策建议。 2. 文献综述：世界汽车工业发展规律表明．当一个国家的人均GDP 在1000～10000美元时，是汽车 工业发展的黄金时期，并带动国民经济高速发展。2001年我国人均GDP 达到1000美元，这预示着中国正处在汽车工业起飞的前期，市场需求表现出强劲的态势，汽车进入普通家庭已成为众所周知的事实，私家车开始步入普及化道路的里程碑。1999年全国私人汽车拥有量仅533.88万辆，到2012年全国私人汽车拥有量已攀升至8838.60万辆。汽车行业作为国民经济的支柱产业，消费者需求量直接影响整个行业的发展。因此，不少学者从不同角度对我国私人汽车拥有量的影响因素进行了计量分析。王珺(2009)选择了人均可支配收入1X ；公路里程2X ；原材料、燃料及动力购进价格指数（以1990年为基期）3X 作为自变量，私人汽车拥有量Y 作为自变量构建对数模型 0112233l n l n l n l n Y X X X ββββμ=++++，利用eviews 进行计量分析，并得出结论：全国私 家车拥有量与其人均可支配收入、公路里程和原材料、燃料及动力购进价格指数存在一定的函数关系。张廷煦,马超（2013）除了增加了人口数量4X 这一自变量外，还将3X 定义为平均原油价格构造了新的模型011223344Y a a X a X a X a X μ=+++++且验证该模型能够较好地复合统计检验、计量经济学检验，并在序列相关性、多重共线性等方面也有很好的拟合度，总体上是一个较为成功的模型，有着切实的经济学意义，即人口数量也是影响私人汽车拥有量的因素之一。孙燕红(2013)进一步细化影响因素，增加了全国汽车产量5X 和社会消费品零售额6X 这两个自变量建立模型： 0112233445566ln ln ln ln ln ln Y X X X X X X βββββββμ=+++++++，利用eviews 软 件进行分析得出：在上述模型下，原材料、燃料及动力购进价格指数（以1990年为基期）3X 这 一变量是多余的，我国私人汽车需求量主要受人均可支配收入、公路里程、汽车产量、人口数量、社会消费品零售额的影响，而且均存在正向相关关系,并且人口数量是影响私人汽车需求量的最重要的因素。此外，还提出以下政策建议：加快城镇道路化的发展，努力增加城镇人口数将有助于汽车需求量的增长；完善公共基础设施建设，加速全国公路建设，通过提高硬环境来增加汽车需求量；继续发展汽车产业，改进技术，降低成本，增加汽车产量，促进需求；居民消费水平有待进一步提高，这就要求国家出台一些偏向居民的收入分配政策，同时积极鼓励消费信贷的发展，增强居民消费能力，努力扩大内需，提高社会消费品零售额，间接带动购车需求。 3. 模型设定：依据收集到得数据，在私家车拥有量的实证分析中采用了影响私人汽车车拥有量的5个 变量，分别是城镇居民人均可支配收入、公路里程、原材料、燃油及动力购进价格指数（以1990年为基期）、人口数量、全国汽车产量。各变量均采用1990年至2012年的年度数据，建立对数回归模型如下： μββββββ++++++=55443322110ln ln ln ln lnX ln X X X X Y 其中，Y 表示私人汽车拥有量（万辆）；1X 表示城镇居民人均可支配收入（元）；2X 表示公路里 程（万公里）；3X 表示原材料、燃油及动力购进价格指数（以1990年为基期）；4X 表示人口数

平稳时间序列的模型

目录 摘要 (1) 第一章绪论 (2) 1.1 时间序列模型的发展及其作用 (2) 1.2 什么是时间序列模型 (2) 1.3 本文研究的主要方法和手段 (2) 1.4 本文主要研究思路及内容安排 (2) 第二章 ARMA模型 (4) 2.1 ARMA模型的基本原理 (4) 2.2 样本自协方差函数、自相关函数和偏相关函数 (4) 2.3 ARMA模型识别方法 (5) 2.4 模型参数估计 (6) 第三章实例分析 (7) 3.1 题目 (7) 3.2 问题分析 (7) 3.3 问题求解 (8) 3.3.1数据的观测 (8) 3.3.2数据处理 (8) 3.3.3求解自相关和偏相关函数 (8) 3.4 模型的识别及求解 (9) 3.5 结论 (11) 参考文献 (12) 附录 (12) 评阅书 (15)

《随机过程》课程设计任务书

摘要 ARMA模型是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。ARMA模型广泛应用在经济、工程等各个领域得益于其在具体预测方面的优势。在许多方面用该模型所作出的预测比其他传统经济计量方法更加精确。平稳时间序列模型主要有自回归模型(AR)、滑动平均模型(MA)和自回归滑动平均模型(ARMA)等，这些线性模型考虑因素较简单。自回归滑动平均模型(ARMA)计算简单，易于实时更新数据。 本文描述了ARMA模型的原理、自相关函数和偏相关函数的计算过程、模型的识别方法以及ARMA模型的计算过程。并给出一组平稳时间序列的数据，对数据进行分析和处理，求出自相关系数和偏相关，并利用MATLAB软件画出自相关系数和偏相关图形，有图可知它们都是拖尾的，因此可以确定是) ARMA模 p , (q 型。接下来就是确定) ARMA的阶数，本文采用了AIC准则确定模型的阶数， p , (q 在实际问题中，为使线性模型简单起见，通常p与q的数值被取得较小，却需都不为零。确定阶数后，就用我们学过的求解方法解出未知的参数，这样我们就得到了混合模型的表达式。 关键字：) ARMA模型，自相关函数，偏相关函数 p , (q

关于私家车保有量的影响因素分析

关于私家车保有量的影响因素分析 摘要：基于各线城市日益严重的交通拥堵情况，本研究提出了私家车保有量的 影响因素，并于国家数据获取了相关因素自1998年至2013年的真实数据进行分析。本研究的核心是建立多元线性回归分析模型，来分析私家车保有量的影响因素进行，分析各因素与保有量的影响关系，从而需求清晰地描述出私家车保有量的影响关系。 关键词：私家车保有量多元回归因素分析 一、问题提出 随着社会经济的发展,私家车保有量近年来一直保持增长。私家车不仅方便了大众出行,也带动了整个供应链相关行业的发展和GDP的增长,但是却带来了拥堵问题、污染问题及安全问题已经对我们的生活造成困扰。 二、建立模型 2.1选择模型 多元线性回归模型是指有多个解释变量的线性回归模型,用于揭示被解释变量与其它多个解释变量之间的线性关系。由于非线性模型的假设检验都涉及非常复杂的数学计算，所以本文考虑做一个线性模型，这样各种检验的方法较多，对模型准确程度的分析也更可靠。本研究选取五个影响私家车保有量的影响因素，运用多元线性回归非常适合。 2.2变量选取 影响私人汽车拥有量的因素有很多，本研究从当今比较热的政策方针及大家谈论比较多的角度等综合考虑，确定了影响私家车保有量的五个因素：居民消费水平、国内消费税、汽车产量、公路里程、汽油产量，并从国家数据官方网站获取了相关因素自1998年至2013年的真实数据。 2.3模型建立 从多元回归分析角度，我们建立如下模型： Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+u 其中： Y私家车数量（万辆） X1居民消费水平（元） X2国内消费税（亿元） X3汽车产量（万吨） X4公路里程（万公里） X5汽油产量（万吨） 数据如下： 表2-1 各因素数据表

数学建模 汽车保有量分析

摘要 随着社会的发展，汽车作为人们日常生活中重要的交通工具,汽车业的迅猛发展使人民的生活更加便利的同时也带来了一些问题。本文针对北京市汽车承载力问题，从今年来北京市汽车保有量的变化进行分析，从而数据化的分析其与交通拥堵和大气污染等方面的相互影响。 建立图表，直观的表示其相互关系,并进一步的发现各项因素相互影响的关系，从而提出相应的可行性建议。 针对问题1： 通过网络及图书馆等各个渠道获取北京近年来汽车保有量。统筹规划所得数据，建立图表分析近年来北京汽车保有量的变化。对影响北京市汽车保有量的主要因素——城市人口变化及个人收入变化进行分析对比，从而得出直观的图表关系。 针对问题2： 第一方面：分析北京市汽车保有量变化与交通拥堵问题的关系。我们获取北京实时交通流量图，用matlab对图像进行色差数据提取，找出北京市区各路段的流量色值，计算拥堵、缓行、通畅路段各占取总路段的比例。应用微分思想，假设微元路段车辆流入量与流出量，计算车辆数与车行速度的关系，从而结合北京市路段车流情况数据得出汽车保有量与交通拥堵的关系。用最优化思想，计算出路段最佳行驶车辆数。 第二方面：分析北京市汽车保有量与大气污染问题的关系。我们首先参考国家环保总局发布的《城市机动车污染排放预测方法》，建立机动车对各种污染物的年排放量模型。再利用高斯扩散模型，得出污染物在空气中的扩散方式。从而得到汽车排放的污染物在大气中的分布情况。由此数据结合已查到的北京市内车辆总数和北京市大气污染分布，从而分析出汽车尾气在北京市大气污染中占有的比重。 针对问题3： 对于北京市汽车承载力影响生活的其他方面，我们分析了车辆保有量与城市噪声之间的关系。城市机动车数量的急剧增长，带来了严重的交通噪声污染，并已经成为城市生活主要污染源之一。我们建立坐标模型，假设声源为一理想的封闭图形，运用积分思想得出一片区域车辆所产生的噪音值对周围环境的影响数值。我们从各种渠道获得了北京市各地区的噪声值，结合我们的模型，估算出城市汽车保有量与噪声之间的关系。 针对问题4： 我们通过以上方面的调查分析，针对道路交通方面，人们出行时间及方式方面，和道路扩建维修方面提出一些可行性建议。 关键词：汽车承载力车辆保有量最优化高斯扩散模型

公交排班方案的优化

公交排班方案的优化 摘要随着现代化的发展，城市的规模扩大，老百姓需要的绿色出行----公交也越来越多，分别有市内线，近郊线，远郊线，旅游线，机场线，社区线等。为了方便老百姓出行，那么公交的路线以及公交司机的安排都应该最合理。 对本题的分析我们可采用随机优化的方案，需找到南昌市5月时段的公交司机上班总班次、该月对司机的排班安排和平均每天的上班司机人数。这样找到最少的上班次数，不仅利于司机的正常休息从而高效的工作，而且有利于南昌市广大人民群众的出行。 总共建立三个模型。模型一：根据五月有11天节假20天平常日来优化出该月的班次总数。模型二：根据模型一的结果再用优化对本月司机进行合理的上班安排。模型三：由五月的排班方案找到每天得司机上班人数，从而再优化引申到一周该路线的司机上班的次数最少的方案。 关键词：公交司机随机优化排班最少方案

目前，随着南昌市经济进一步的发展，道路变得越来越多。公交优先，百姓优先，为此南昌市公交总公司开辟了各种线路，有市内线，近郊线，远郊线，旅游线，机场线，社区线等140多条线路，以满足老百姓出行需要。而现实是有的线路司机不足，常常存在向其他车队借调司机和车辆跑班，影响其他线路的排班秩序；有的线路司机需要每天开车12~13小时，影响司机的休息，从而给交通留下安全隐患；有的线路因经常堵车，打乱了线路调度计划，使得交接班司机和乘客怨声载道。一般，公交公司按月给司机排班。 下面是某条线路的基本情况（附件），请你根据有关数据完成下列问题。 规定：（1）司机每天上班时间不超过8小时；（2）司机连续开车不得超过4小时；（3）每名司机至少每月完成120班次。问题一：根据五月份的节假日情况，求出当月最少班次总数；问题二：阐述你对上述规定的理解，并根据你的理解建立适当的数学模型，合理地设计五月份该线路的司机排班方 案； 问题三：根据五月份该线路的司机排班方案，计算出每天需要的司机人数，假如规定每个司机每周连续工作五天， 休息两天。请你通过某周（周一至周日）需要司机人 数求出司机总数最少的排班方案。

私家车保有量增长的预测及调控

私家车保有量的增长的预测及调控 摘要 本文针对私家车保有量的增长的预测及调控问题的几个要求，建立了多个模 型进行解答。由于该问题总体上是一个确定性离散问题，无法通过分析问题对象 的因果关系建立合乎机理规律的模型。因此，我们从数据处理入手，通过对数据 的合理处理找寻其内部关系。 对于问题一，由于题目中给出的影响因素过于繁多，对模型的建立造成干扰，同时又因为数据形式是一个时间序列数据，各因素间可能会产生自相关现象， 影响模型预测的准确度，因此我们先对数据进行了相关性分析，排除了部分因素。，因为私家车保有量与各剩余因素间的关系是非线性的，我们对私家车保有 量取自然对数，使之变为线性关系，然后采用逐步回归的办法，继续排除部分因素，确定最终的主要影响因素。接着对选取的主要影响因素进行数据拟合，并对 相关数据建立多元线性回归模型，求得最终结果。 我们也可以主成份分析，要综合评价和分析各种可能对私人汽车保有量的 影响因素，我们可首先要对评价的指标进行分析，将各指标进行无纲量化，然后 根据已知数据计算各指标的权重，即各因素对考察量的影响程度；也可以用spss 求出他们的相关性矩阵，来观察各因素对私家车保有量的影响。对于预测未来私 家车的保有量我们可以进行主成分分析，算出综合得分与私家车保有量的关系进 行预测。 对于问题二，：考虑到环境因素（即汽车排污量）对私人汽车保有量的约束，且以后一段时间内相关因素变量都是未知的，可以考虑通过统计分析模拟，得到 以后一段时间内其预测值，然后以此为以知条件，以排污量最小为目标函数，通 过建立一个线性优化模型，来到到对未来一段时间该地区公交车及私人小汽车保 有量的一个合理调控方案。 问题一的结果：影响该地区私家车保有量的主要因素有人均国内生产总值，全社会消费品零售总额，运营公交车辆数和居民储蓄款余额；2010年该地区的 私家车保有量约为239.5767万辆。 问题二的结果：最终优化结果为调控后的公家车的数目为:8696辆，私家车 的数目为:239.5399万辆。 关键词：多元线性回归主成份分析线性规划 一、问题重述 我国经济的快速发展为私人汽车提供了巨大的发展空间。据中国汽车工业协会估算，截止到2006年底，中国私人汽车保有量约为2650万辆，占全国汽车保有量的60%左右。在2006年，我国汽车销量为710多万辆，私人购买比例超过77%，中

我国私人汽车拥有量的影响因素的计量分析

我国私人汽车拥有量的影响因素的计量分析 摘要建立准确而合理的计量经济学模型，寻求全国私人汽车拥有量和社会经济的相关指标之间的函数关系，可以较为准确的对一国一定时期内私人汽车拥有量的变化进行定量的分析。本文选择了2015年中国统计年鉴中1995—2014年共20年的相关数据，建立了计量经济学模型，并利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验。最后的结果进行经济意义分析，判断出居民人均可支配收入，汽车产量、钢铁产量对居民汽车拥有量有正的影响。其中汽车产量影响最大，城市化率影响最小。并且这些影响因素对其存在长期的均衡关系。 关键词：居民汽车拥有量，计量模型，多重共线性，协整检验。 一、引言 改革开放以来，中国的经济快速增长，短短三十多年的时间，我国一跃成为世界第二大经济体。随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国的经济经历了一个快速发展的时期。经济的快速发展为汽车工业提供了巨大的发展空间，也为汽车厂商提供了巨大的市场。但是私人汽车拥有量的增加也会对土地、能源、环境等产生巨大影响。 世界汽车工业发展规律表明．当一个国家的人均GDP在1000～10000美元时，是汽车工业发展的黄金时期，并带动国民经济高速发展。2001年我国人均GDP 达到1000美元，这预示着中国正处在汽车工业起飞的前期，市场需求表现出强劲的态势，汽车进入普通家庭已成为众所周知的事实，私家车开始步入普及化道路的里程碑。中国目前是世界上第二大的汽车拥有国，仅次于美国。而且中国现在已经成为了世界第一大的汽车消费国。因此有必要对影响私人汽车拥有量的主要因素进行分析。本文通过描述各相关因素对全国私家车拥有量的影响，从而提出相关的政策建议。 二、文献综述 1995年中国私人汽车的拥有量为249.96万辆，到2014年上升到12339.36万辆，汽车行业作为国民经济的支柱产业，消费者需求量直接影响整个行业的发展。因此，不少学者从不同角度对我国私人汽车拥有量的影响因素进行了计量分析。王珺的《我国私家车拥有量的影响因素的计量分析》(2009)选择了人均可支配收入X1；公路里程X2；原材料、燃料及动力购进价格指数（以1990年为基期）X3作为自变量，私人汽车拥有量Y作为自变量构建对数模型ln Y=β0+β1ln X1+β2ln X2+β3ln X3+u，利用eviews进行计量分析，并得出结论：全国私家车拥有量与其人均可支配收入、公路里程和原材料、燃料及动力购进价格指数存在一定的函数关系。张廷煦,马超的《从中国统计数据看私人汽车发展状况》（2013）除了增加了人口数量X4这一自变量外，还将X3定义为平均原油价格构造了新的模型ln Y=β0+β1ln X1+β2ln X2+β3ln X3+β4ln X4+ u,且验证该模