第二章運輸需求分析與交通工程基礎

1、交通運輸工程學交通運輸工程學第二章第二章 交通需求分析與交通工程基礎交通需求分析與交通工程基礎本章學習內(nèi)容本章學習內(nèi)容 運輸需求概述運輸需求概述 運輸需求與運量預測運輸需求與運量預測 交通工程基礎交通工程基礎2.1 2.1 運輸需求概述運輸需求概述 2.1.1 運輸需求的概念運輸需求的概念 交通運輸指的是運載工具在交通線網(wǎng)設施上的流動以及人與貨物在兩地之交通運輸指的是運載工具在交通線網(wǎng)設施上的流動以及人與貨物在兩地之間的位移。間的位移。運輸需要運輸需要是指貨主或旅客對運輸供給者提出的為實現(xiàn)空間位移的要求，而是指貨主或旅客對運輸供給者提出的為實現(xiàn)空間位移的要求，而運運輸需求輸需求是這種要求中有支

2、付能力的、可以實現(xiàn)的那部分需求。是這種要求中有支付能力的、可以實現(xiàn)的那部分需求。 交通運輸需求交通運輸需求是指在一定的時間內(nèi)，對于每一種是指在一定的時間內(nèi)，對于每一種可能的價格，消費者消費者愿意并能夠支付的從的從A地位移至地位移至B地的人、貨物或運載工具的數(shù)量。地的人、貨物或運載工具的數(shù)量。2.1.2 2.1.2 運輸需求的類型運輸需求的類型 1.按運輸需求的表現(xiàn)形式劃分按運輸需求的表現(xiàn)形式劃分 2.按運輸需求實現(xiàn)的方式劃分按運輸需求實現(xiàn)的方式劃分顯性運輸需求顯性運輸需求隱性運輸需求隱性運輸需求當前社會經(jīng)濟條件下，已產(chǎn)生并得以實現(xiàn)的人或物的當前社會經(jīng)濟條件下，已產(chǎn)生并得以實現(xiàn)的人或物的位移需求

3、，即實際的運輸量。位移需求，即實際的運輸量。當前社會經(jīng)濟條件下，已產(chǎn)生但因為運力不足、無支當前社會經(jīng)濟條件下，已產(chǎn)生但因為運力不足、無支付能力等因素無法實現(xiàn)，即潛在的運輸需求。付能力等因素無法實現(xiàn)，即潛在的運輸需求。公路運輸需求公路運輸需求鐵路運輸需求鐵路運輸需求水路運輸需求水路運輸需求航空運輸需求航空運輸需求管道運輸需求管道運輸需求2.1.2 2.1.2 運輸需求的類型運輸需求的類型 3.按運輸需求實體的類型劃分按運輸需求實體的類型劃分貨運需求貨運需求客運需求客運需求貨物類別運輸距離貨物批量出行目的時間要求運輸距離普通貨物需求特種貨物需求長途貨運需求短途貨運需求零擔貨運需求整車貨運需求集裝箱

4、運輸需求公務客運需求私人客運需求直達快運普通客運長途客運需求短途客運需求2.1.3 2.1.3 運輸需求的特性運輸需求的特性 （1）運輸需求的普遍性和廣泛性）運輸需求的普遍性和廣泛性人的需求人的需求衣、食、住、行衣、食、住、行生活需求生活需求生產(chǎn)需求生產(chǎn)需求工業(yè)工業(yè)農(nóng)業(yè)農(nóng)業(yè)服務業(yè)服務業(yè)種子種子化肥化肥農(nóng)藥農(nóng)藥農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)產(chǎn)品原材料原材料能源能源產(chǎn)品產(chǎn)品原材料原材料員工員工顧客顧客交通運輸是任何經(jīng)濟社會活動賴以存在的基礎，無論是宏觀經(jīng)濟交通運輸是任何經(jīng)濟社會活動賴以存在的基礎，無論是宏觀經(jīng)濟活動，還是微觀經(jīng)濟活動，無論是人們的生產(chǎn)活動，還是社會活活動，還是微觀經(jīng)濟活動，無論是人們的生產(chǎn)活動，還是社會

5、活動及文化交往。動及文化交往。2.1.3 2.1.3 運輸需求的特性運輸需求的特性 （2）運輸需求的復雜性和多樣性）運輸需求的復雜性和多樣性旅客運輸需求：旅行目的、旅行時間、旅行舒適程度呈現(xiàn)多樣化，例旅客運輸需求：旅行目的、旅行時間、旅行舒適程度呈現(xiàn)多樣化，例如就鐵路運輸而言，有慢車、快車、特快、高鐵之分，就是為了滿足如就鐵路運輸而言，有慢車、快車、特快、高鐵之分，就是為了滿足旅客不同出行目的、出行時間和舒適度的要求。旅客不同出行目的、出行時間和舒適度的要求。貨物運輸需求：貨物的物理性質(zhì)和化學性質(zhì)不同，所要求的運輸條件貨物運輸需求：貨物的物理性質(zhì)和化學性質(zhì)不同，所要求的運輸條件和運輸工具不同，

6、如油品等液體貨物需要槽車、罐車、油船或管道來和運輸工具不同，如油品等液體貨物需要槽車、罐車、油船或管道來運輸，化學品、危險品等對運輸條件也有限制。運輸，化學品、危險品等對運輸條件也有限制。2.1.3 2.1.3 運輸需求的特性運輸需求的特性 （3）運輸需求的派生性）運輸需求的派生性 在經(jīng)濟生活中，如果對一個商品和勞務的需求是由另一種或幾種商品或勞在經(jīng)濟生活中，如果對一個商品和勞務的需求是由另一種或幾種商品或勞務的需求所衍生出來的，那么對該商品或勞務的需求則為務的需求所衍生出來的，那么對該商品或勞務的需求則為派生性需求派生性需求，而對引，而對引起派生性需求的商品和勞務的需求則稱為起派生性需求的商

7、品和勞務的需求則稱為本源性需求本源性需求。本源性需求本源性需求探親、工作等探親、工作等派生性需求派生性需求乘車乘車本源性需求本源性需求工廠生產(chǎn)工廠生產(chǎn)派生性需求派生性需求原材料、產(chǎn)品運輸原材料、產(chǎn)品運輸2.1.3 2.1.3 運輸需求的特性運輸需求的特性 （4）運輸需求的空間特定性）運輸需求的空間特定性 交通運輸需求是對貨物、旅客或交通工具進行空間位移的要求，而且這交通運輸需求是對貨物、旅客或交通工具進行空間位移的要求，而且這種位移是交通運輸消費者指定的兩點之間帶有一定方向性的需求，即所謂交種位移是交通運輸消費者指定的兩點之間帶有一定方向性的需求，即所謂交通運輸需求的通運輸需求的空間特定性空間

8、特定性。農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地A居住地市場所在城市B工作地2.1.3 2.1.3 運輸需求的特性運輸需求的特性 （5）運輸需求時空分布的不平衡性）運輸需求時空分布的不平衡性農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地A居住地市場所在城市B工作地運輸需求（多）運輸需求（少）林區(qū)、采礦場及煤礦上班高峰期：資源分布、生產(chǎn)力布局及地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平不平衡；資源分布、生產(chǎn)力布局及地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平不平衡；貨物的生產(chǎn)和消費的季節(jié)性；貨物的生產(chǎn)和消費的季節(jié)性；客運需求在時間上的不平衡。客運需求在時間上的不平衡。2.1.3 2.1.3 運輸需求的特性運輸需求的特性 （6）運輸需求的時間特定性）運輸需求的時間特定性 交通運輸需求在時間上也有一定要求，即其時間特

9、定性，其時間分布呈現(xiàn)交通運輸需求在時間上也有一定要求，即其時間特定性，其時間分布呈現(xiàn)不均衡狀態(tài)，具有不均衡狀態(tài)，具有淡季和旺季淡季和旺季之分。之分。一天內(nèi)其他時段平時客運需求周末和節(jié)假日前后市內(nèi)每天早晚高峰期 貨運需求生產(chǎn)均衡而消費不均衡，如化肥、農(nóng)藥等生產(chǎn)不均衡而消費均衡，如糧食、蔬菜等生產(chǎn)和消費都不均衡，如水果等 2.1.3 2.1.3 運輸需求的特性運輸需求的特性 （7）運輸需求的部分可替代性）運輸需求的部分可替代性 一般來說，不同交通運輸需求之間是不能互相替代的，如人與物的位移一般來說，不同交通運輸需求之間是不能互相替代的，如人與物的位移需求不能互相替代，不同目的地的運輸需求也不能相互

10、替代，不同種類的商品需求不能互相替代，不同目的地的運輸需求也不能相互替代，不同種類的商品的運輸需求也不能相互替代。的運輸需求也不能相互替代?！巴獠刻娲獠刻娲保杭粗改撤N運輸需求有時可以由運輸以外的空間位移方式來：即指某種運輸需求有時可以由運輸以外的空間位移方式來替代。（替代。（煤炭運輸煤炭運輸 建立電站和架設輸變電線路建立電站和架設輸變電線路）“內(nèi)部替代內(nèi)部替代”即指同一交通運輸需求有時可以通過不同的交通運輸方式來即指同一交通運輸需求有時可以通過不同的交通運輸方式來滿足。（滿足。（五種運輸方式各自的技術經(jīng)濟特征不同，產(chǎn)生的經(jīng)濟效果不同，五種運輸方式各自的技術經(jīng)濟特征不同，產(chǎn)生的經(jīng)濟效果不同，

11、使得它們之間的運輸需求具有一定的劃分和替代性使得它們之間的運輸需求具有一定的劃分和替代性）2.1.4 2.1.4 運輸需求的產(chǎn)生運輸需求的產(chǎn)生客運需求客運需求貨運需求貨運需求生產(chǎn)性需求生產(chǎn)性需求消費性需求消費性需求例如：校車、企業(yè)內(nèi)部客車例如：校車、企業(yè)內(nèi)部客車例如：探親、訪友例如：探親、訪友生產(chǎn)企業(yè)與自然資源生產(chǎn)企業(yè)與自然資源分布不均衡分布不均衡生產(chǎn)與消費的分離生產(chǎn)與消費的分離地區(qū)間商品種類、質(zhì)量、性能、價格上的差異地區(qū)間商品種類、質(zhì)量、性能、價格上的差異2.1.5 2.1.5 影響運輸需求的因素影響運輸需求的因素 影響旅客運輸需求的主要因素影響旅客運輸需求的主要因素1.經(jīng)濟發(fā)展水平經(jīng)濟發(fā)展

12、水平2.居民消費水平居民消費水平3.人口數(shù)量及城市化程度人口數(shù)量及城市化程度4.旅行費用旅行費用5.運輸服務的質(zhì)量運輸服務的質(zhì)量6.運輸網(wǎng)的數(shù)量和質(zhì)量運輸網(wǎng)的數(shù)量和質(zhì)量7.經(jīng)濟體制經(jīng)濟體制旅行需求有很大一部分是生產(chǎn)性旅行需求。旅行需求有很大一部分是生產(chǎn)性旅行需求。出行方便性的增加，促進客運需求的增長。出行方便性的增加，促進客運需求的增長。計劃經(jīng)濟，嚴格的戶籍管理和就業(yè)制度，人員流動量??；市場經(jīng)濟自由流動。計劃經(jīng)濟，嚴格的戶籍管理和就業(yè)制度，人員流動量??；市場經(jīng)濟自由流動。2.1.5 2.1.5 影響運輸需求的因素影響運輸需求的因素 影響貨物運輸需求的主要因素影響貨物運輸需求的主要因素1.經(jīng)濟發(fā)

13、展水平經(jīng)濟發(fā)展水平2.產(chǎn)業(yè)結構和產(chǎn)品結構產(chǎn)業(yè)結構和產(chǎn)品結構3.運輸網(wǎng)的數(shù)量和質(zhì)量運輸網(wǎng)的數(shù)量和質(zhì)量4.運價水平的變動運價水平的變動5.國家經(jīng)濟政策和經(jīng)濟體制的改變國家經(jīng)濟政策和經(jīng)濟體制的改變工業(yè)化初期，開采業(yè)和原材料對大宗、散裝貨物的需求急劇增加；工業(yè)化初期，開采業(yè)和原材料對大宗、散裝貨物的需求急劇增加；機械加工工業(yè)發(fā)展時期，需求繼續(xù)增長，增長速度放慢，需求開始多樣化；機械加工工業(yè)發(fā)展時期，需求繼續(xù)增長，增長速度放慢，需求開始多樣化；精加工工業(yè)時期，需求增長速度進一步放慢，運輸需求越發(fā)多樣化。精加工工業(yè)時期，需求增長速度進一步放慢，運輸需求越發(fā)多樣化。生產(chǎn)一噸棉紗引起廠外運量約生產(chǎn)一噸棉紗引起

14、廠外運量約2.53噸，生產(chǎn)一噸水泥引起噸，生產(chǎn)一噸水泥引起45噸，噸，生產(chǎn)一噸鋼引起生產(chǎn)一噸鋼引起78噸，而生產(chǎn)一噸銅則會引起噸，而生產(chǎn)一噸銅則會引起50100噸廠外運量。噸廠外運量。重工業(yè)的貨運強度大于輕工業(yè)，輕工業(yè)的貨運強度又大于服務業(yè)重工業(yè)的貨運強度大于輕工業(yè)，輕工業(yè)的貨運強度又大于服務業(yè)交通運輸網(wǎng)布局和質(zhì)量，直接影響線路貨物的吸引范圍和各線路的通交通運輸網(wǎng)布局和質(zhì)量，直接影響線路貨物的吸引范圍和各線路的通過能力及需求的適應程度。滯后的交通運輸業(yè)會影響生產(chǎn)發(fā)展，抑制過能力及需求的適應程度。滯后的交通運輸業(yè)會影響生產(chǎn)發(fā)展，抑制貨物運輸需求。貨物運輸需求。運價水平下降時運輸需求上升，運價水平

15、下降時運輸需求上升，運價水平上漲時運輸需求會受到一定抑制。運價水平上漲時運輸需求會受到一定抑制。在市場經(jīng)濟下，一些過去諸如在市場經(jīng)濟下，一些過去諸如“不合理運輸不合理運輸”或或“違反流向違反流向”的現(xiàn)象發(fā)生，貨物平均運距增長很快。的現(xiàn)象發(fā)生，貨物平均運距增長很快。例如從例如從1952年到年到1980年，我國鐵路的貨物平均運距僅從年，我國鐵路的貨物平均運距僅從452公里延長到公里延長到526公里，公里，28年間延長了年間延長了74公里；公里；而到而到1990年，貨物平均運距已迅速增加到年，貨物平均運距已迅速增加到725公里，公里，10年竟延長近年竟延長近100公里公里2.2 2.2 運輸需求與運

16、量預測運輸需求與運量預測2.2.1 運輸需求預測與運量預測的關系運輸需求預測與運量預測的關系 運輸需求運輸需求是社會經(jīng)濟生活在人與貨物空間位移方面所提出的有支付能力的是社會經(jīng)濟生活在人與貨物空間位移方面所提出的有支付能力的需要。需要。 運輸量運輸量則是指在一定運輸供給條件下所能實現(xiàn)的人與貨物空間位移量則是指在一定運輸供給條件下所能實現(xiàn)的人與貨物空間位移量。運輸能力充分時運輸能力充分時運輸需求運輸需求=運輸量運輸量運輸能力不充分運輸能力不充分運輸需求運輸需求=運輸量運輸量+潛在運輸需求潛在運輸需求2.2 2.2 運輸需求與運量預測運輸需求與運量預測2.2.2 運量預測的類型運量預測的類型按對象不

17、同按對象不同客運預測客運預測貨運預測貨運預測按內(nèi)容不同按內(nèi)容不同總運輸量預測總運輸量預測客貨流預測客貨流預測按預測層次按預測層次全國運量預測全國運量預測國民經(jīng)濟各部門運量預測國民經(jīng)濟各部門運量預測各地區(qū)運量預測各地區(qū)運量預測公路運輸運量預測公路運輸運量預測管道運輸運量預測管道運輸運量預測按預測期不同按預測期不同短期預測短期預測中期預測中期預測長期預測長期預測不同的預測目的決定了預測的角度不同。不同的預測目的決定了預測的角度不同。2.2 2.2 運輸需求與運量預測運輸需求與運量預測2.2.3 常用的運量預測方法常用的運量預測方法1. 1. 常用的定量預測方法常用的定量預測方法 移動平均法移動平均

18、法時間序列時間序列 當時間序列的數(shù)值由于受周期變動和不規(guī)則變動的影響，起伏較大，不易當時間序列的數(shù)值由于受周期變動和不規(guī)則變動的影響，起伏較大，不易顯示出發(fā)展趨勢時，可用移動平均法，消除這些因素的影響，分析，預測序列顯示出發(fā)展趨勢時，可用移動平均法，消除這些因素的影響，分析，預測序列的長期趨勢。的長期趨勢。 設時間序列為設時間序列為Y1Y1，Y2Y2，YTYT；簡單移動平均法公式為：；簡單移動平均法公式為： 式中：式中：MtMt為為t t期移動平均數(shù)；期移動平均數(shù)；N N為移動平均數(shù)的項數(shù)為移動平均數(shù)的項數(shù). . 當當T T向前移動一個時期向前移動一個時期, ,就增加一個新近數(shù)據(jù)就增加一個新近

19、數(shù)據(jù), ,去掉一個遠期數(shù)據(jù)去掉一個遠期數(shù)據(jù), ,得到一個得到一個新的平均數(shù)新的平均數(shù). .由于它不斷地由于它不斷地”吐故納新吐故納新”,”,逐期向前移動逐期向前移動, ,所以稱為移動平均法。所以稱為移動平均法。 【例】某市汽車配件銷售公司，某年【例】某市汽車配件銷售公司，某年1月至月至12月的化油器銷量如下表所示。試月的化油器銷量如下表所示。試用簡單移動平均法，預測下年用簡單移動平均法，預測下年1月的銷售量。月的銷售量。 解：分別取解：分別取N3 和和N5 按預測公式按預測公式 列出算式列出算式 簡單移動平均法只適合作近期預測，而且是預測目標的發(fā)展趨勢變化不大簡單移動平均法只適合作近期預測，而

20、且是預測目標的發(fā)展趨勢變化不大的情況。如果目標的發(fā)展趨勢存在其它的變化，系用簡單移動平均法就會產(chǎn)生的情況。如果目標的發(fā)展趨勢存在其它的變化，系用簡單移動平均法就會產(chǎn)生較大的預測偏差和滯后。較大的預測偏差和滯后。 指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法時間序列時間序列 指數(shù)平滑法是一種特殊的加權移動平均法，其加權的特點是對離預測期近指數(shù)平滑法是一種特殊的加權移動平均法，其加權的特點是對離預測期近的歷史數(shù)據(jù)給予較大的權數(shù)，對離預測期遠的歷史數(shù)據(jù)給予較小的權數(shù)，權數(shù)的歷史數(shù)據(jù)給予較大的權數(shù)，對離預測期遠的歷史數(shù)據(jù)給予較小的權數(shù)，權數(shù)由近到遠按指數(shù)規(guī)律遞減，所以，這種方法被稱為指數(shù)平滑法。由近到遠按指數(shù)規(guī)律遞減，所以，

21、這種方法被稱為指數(shù)平滑法。 已知時間序列為：已知時間序列為： ，n n為時間序列總期數(shù)，一次指數(shù)平為時間序列總期數(shù)，一次指數(shù)平滑的基本公式為：滑的基本公式為：(1)(1)1(1)tttSxS （t=1,2,3,t=1,2,3,n,n）(1)1ttYS(1)(1)11第t期的平滑值,上標(1)表示一次指數(shù)平滑第t-1期的平滑值-平滑系數(shù),取值在0至1之間Y第t+1期的預測值tttSS注意：該公式表述方式與教材不一致，但計算結果一致 指數(shù)平滑法初始值的確定指數(shù)平滑法初始值的確定 從時間序列的項數(shù)來考慮：若時間序列的觀察期從時間序列的項數(shù)來考慮：若時間序列的觀察期n大于大于15時，初始值對時，初始值

22、對預測結果的影響很小，可以方便地以第一期觀測值作為初始值；若觀察期預測結果的影響很小，可以方便地以第一期觀測值作為初始值；若觀察期n小于小于15，初始值對預測結果影響較大，可以取最初幾期的觀測值的平均數(shù)作，初始值對預測結果影響較大，可以取最初幾期的觀測值的平均數(shù)作為初始值，通常取前為初始值，通常取前3個觀測值的平均值作為初始值。個觀測值的平均值作為初始值。 平滑系數(shù)平滑系數(shù)的選擇的選擇 當時間序列呈穩(wěn)定的水平趨勢時，當時間序列呈穩(wěn)定的水平趨勢時，應取較小值，如應取較小值，如0.10.3； 當時間序列波動較大，長期趨勢變化的幅度較大時，當時間序列波動較大，長期趨勢變化的幅度較大時，應取中間值，應

23、取中間值，如如0.30.5； 當時間序列具有明顯的上升或下降趨勢時，當時間序列具有明顯的上升或下降趨勢時，應取較大值，如應取較大值，如0.60.8； 在實際運用中，可取若干個在實際運用中，可取若干個值進行試算比較，選擇預測誤差最小的值進行試算比較，選擇預測誤差最小的值。值。 【例】某企業(yè)【例】某企業(yè)2000至至2008年銷售額見下表，試用指數(shù)平滑法預測年銷售額見下表，試用指數(shù)平滑法預測2009年銷售年銷售額（額（分別取分別取0.1、0.6和和0.9）。）。年份年份200020012002200320042005200620072008銷售額銷售額（萬元（萬元）40004700500049005

24、2006600620058006000 解：解：（1）確定初始值）確定初始值 因為因為n=915，取時間序列的前三項數(shù)據(jù)的平均值作為初始值，取時間序列的前三項數(shù)據(jù)的平均值作為初始值(1)12304000 4700 50004566.67()33萬元xxxS （2）選擇平滑系數(shù)）選擇平滑系數(shù)，計算各年一次指數(shù)平滑值，計算各年一次指數(shù)平滑值 這里分別取這里分別取=0.1、=0.6和和=0.9計算各年一次指數(shù)平滑值計算各年一次指數(shù)平滑值 （3）對不同平滑系數(shù)下取得的平滑值進行誤差分析，確定）對不同平滑系數(shù)下取得的平滑值進行誤差分析，確定的取值。的取值。 方法：計算各平滑系數(shù)下平滑值的平均絕對誤差（平

25、均差）方法：計算各平滑系數(shù)下平滑值的平均絕對誤差（平均差）計算公式：計算公式：(1)ttxSADn數(shù)據(jù)計算數(shù)據(jù)計算 =0.1的平滑值的平均絕對誤差的平滑值的平均絕對誤差 =0.6的平滑值的平均絕對誤差的平滑值的平均絕對誤差 =0.9的平滑值的平均絕對誤差的平滑值的平均絕對誤差(1)6430.00714.449ttxSA Dn(1)2139.9237.779ttxSA Dn(1)908.62100.969ttxSA Dn 通過比較，通過比較，=0.9時的平滑值的平均絕對誤差最小，因此選用時的平滑值的平均絕對誤差最小，因此選用=0.9用為平滑系數(shù)。用為平滑系數(shù)。 預測預測2009年銷售額年銷售額(

26、1)(1)11(1)0.960000.15842.575984.26()萬元ttttYSxS 指數(shù)平滑法考慮了觀察期所有觀察值對預測值的指數(shù)平滑法考慮了觀察期所有觀察值對預測值的影響，這種影響按時間近及遠逐漸減小，按指數(shù)遞減影響，這種影響按時間近及遠逐漸減小，按指數(shù)遞減規(guī)律進行加權平均，它的預測效果比移動平均法要好，規(guī)律進行加權平均，它的預測效果比移動平均法要好，應用面也廣。應用面也廣。 （3）灰色預測）灰色預測GM（1，1）模型）模型首先是由華中科技大學的鄧聚龍教授提首先是由華中科技大學的鄧聚龍教授提出的理論出的理論 白色系統(tǒng)白色系統(tǒng)是指一個系統(tǒng)的內(nèi)部特征是完全已知的，即系統(tǒng)的信息是完全充是

27、指一個系統(tǒng)的內(nèi)部特征是完全已知的，即系統(tǒng)的信息是完全充分的。分的。 黑色系統(tǒng)黑色系統(tǒng)是指一個系統(tǒng)的內(nèi)部信息對外界來說是一無所知的，只能通過它是指一個系統(tǒng)的內(nèi)部信息對外界來說是一無所知的，只能通過它與外界的聯(lián)系來加以觀測研究。與外界的聯(lián)系來加以觀測研究。 灰色系統(tǒng)灰色系統(tǒng)內(nèi)的一部分信息是已知的，另一部分信息是未知內(nèi)的一部分信息是已知的，另一部分信息是未知 的，系統(tǒng)內(nèi)各因的，系統(tǒng)內(nèi)各因素間有不確定的關系。素間有不確定的關系。 灰色預測灰色預測是對既含有已知信息又含有不確定信息的系統(tǒng)進行預則，就是對是對既含有已知信息又含有不確定信息的系統(tǒng)進行預則，就是對在一定范圍內(nèi)變化的、與時間有關的灰色過程進行預

28、測。在一定范圍內(nèi)變化的、與時間有關的灰色過程進行預測。 灰色預測通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，即進行關聯(lián)分析，灰色預測通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，即進行關聯(lián)分析，并對原始數(shù)據(jù)進行生成處理來尋找系統(tǒng)變動的規(guī)律，生成有較強規(guī)律性的數(shù)據(jù)并對原始數(shù)據(jù)進行生成處理來尋找系統(tǒng)變動的規(guī)律，生成有較強規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應的微分方程模型，從而預測事物未來發(fā)展趨勢的狀況。數(shù)序列，然后建立相應的微分方程模型，從而預測事物未來發(fā)展趨勢的狀況。數(shù)據(jù)生成的常用方式有據(jù)生成的常用方式有累加生成累加生成、累減生成累減生成和和加權累加生成加權累加生成。 把數(shù)列各項（時刻）數(shù)據(jù)依次累加的過程稱為累

29、加生成過程（把數(shù)列各項（時刻）數(shù)據(jù)依次累加的過程稱為累加生成過程（AGO ）。由）。由累加生成過程所得的數(shù)列稱為累加生成數(shù)列。累加生成過程所得的數(shù)列稱為累加生成數(shù)列。某鋼廠產(chǎn)量 s型變化規(guī)律 原始數(shù)列作圖 1AGO作圖 設原始數(shù)列為設原始數(shù)列為 ，令，令 稱所得到的新數(shù)列為數(shù)列稱所得到的新數(shù)列為數(shù)列 的的1次累加生成數(shù)列。次累加生成數(shù)列。, 2 , 1, )()(1)0() 1 (nkixkxki)(,),2 (),1 () 1 () 1 () 1 () 1 (nxxxx)0(x例：x (0)=(x (0) (k) k=1，2，3，4，5) =x(0)(1)，x(0)(2)，x(0)(3)，x

30、(0)(4)，x(0)(5) =(3.2，3.3，3.4，3.6，3.8) 求 x(1)(k)解：21) 0 () 0 () 0 () 1 () 0 () 1 (5 . 63 . 32 . 3) 2 () 1 ()() 2 (, 22 . 3) 1 () 1 (, 1ixxixxkxxk灰色模型灰色模型(1,1)(1,1) G表示表示grey（灰色），（灰色），M表示表示model（模型）（模型） 設設 為原始數(shù)列，其為原始數(shù)列，其1次累加生成數(shù)列為次累加生成數(shù)列為 ，其中，其中 定義新生成的數(shù)列定義新生成的數(shù)列 的灰導數(shù)為的灰導數(shù)為 令令 為數(shù)列為數(shù)列 的鄰值生成數(shù)列，即的鄰值生成數(shù)列，即于

31、是定義于是定義GM（1，1）的灰微分方程模型為）的灰微分方程模型為 （2-1）)(,),2(),1 ()0()0()0()0(nxxxx)(,),2(),1 ()1()1()1()1(nxxxx, 2 , 1, )()(1)0()1(nkixkxki)1(x).1()()()()1()1()0(kxkxkxkd s型變化規(guī)律 1AGO作圖 導數(shù)為切線斜率，導數(shù)為切線斜率，可以表征圖形變可以表征圖形變化趨勢化趨勢)1(z)1(x),1()1 ()()()1()1()1(kxkxkz,)()()1(bkazkda稱為發(fā)展系數(shù)，稱為發(fā)展系數(shù)，b稱為灰作用量。稱為灰作用量。需要求出需要求出a和和b。

32、將時刻表將時刻表 代入（代入（2-1）式有）式有 引入矩陣向量記號：引入矩陣向量記號： 于是于是GM（1，1）模型可表示為）模型可表示為 現(xiàn)在問題歸結為求現(xiàn)在問題歸結為求a,b在值。用一在值。用一元線性回歸，即最小二乘法求它們的估計值。元線性回歸，即最小二乘法求它們的估計值。,)()(,)3()3(,)2()2()1()0()1()0()1()0(bnaznxbazxbazx)()3()2()0()0()0(nxxxYbau1)(1)3(1)2()1()1()1(nzzzB. uYB 用回歸分析求得用回歸分析求得a,b的估計值，于是相應的白化模型為的估計值，于是相應的白化模型為 解為解為 于是

33、得到預測值于是得到預測值 從而相應地得到預測值：從而相應地得到預測值： 為了保證為了保證GM（1，1）建模方法的可行性，需要對已知數(shù)據(jù)做必要的檢）建模方法的可行性，需要對已知數(shù)據(jù)做必要的檢驗處理。驗處理。,)()()1()1(btaxdttdx.) 1 ()() 1()0() 1 (abeabxtxta, 1, 2 , 1,) 1 () 1()0()1(nkabeabxkxak, 1, 2 , 1),() 1() 1()1()1()0(nkkxkxkx 殘差檢驗：計算相對殘差殘差檢驗：計算相對殘差 如果對所有的如果對所有的 ，則認為達到較高的要求：否則，若對所有，則認為達到較高的要求：否則，若

34、對所有的的 ，則認為達到一般要求。，則認為達到一般要求。 級比偏差值檢驗：計算級比偏差值檢驗：計算 如果對所有的如果對所有的 ，則認為達到較高的要求；否則若對所有的，則認為達到較高的要求；否則若對所有的 ，則認為達到一般要求。，則認為達到一般要求。, 2 , 1,)()()()()0()0()0(nkkxkxkxk1 . 0| )(|k2 . 0| )(|k),(5 . 015 . 011)(kaak1 . 0| )(|k2 . 0| )(|k【例】北方某城市【例】北方某城市19861992 年道路交通噪聲平均聲級數(shù)據(jù)見表年道路交通噪聲平均聲級數(shù)據(jù)見表 第一步第一步: GM（1，1）建模）建模

35、 建立交通噪聲平均聲級數(shù)據(jù)時間序列如下：建立交通噪聲平均聲級數(shù)據(jù)時間序列如下： =(71.1, 72.4, 72.4, 72.1, 71.4, 72.0, 71.6) （1）對原始數(shù)據(jù)）對原始數(shù)據(jù) 作一次累加，即作一次累加，即 = (71.1，143.5，215.9，288，359.4，431.4，503） （2）構造數(shù)據(jù)矩陣）構造數(shù)據(jù)矩陣B 及數(shù)據(jù)向量及數(shù)據(jù)向量Y序號 年份 eq L 1 1986 71.1 2 1987 72.4 3 1988 72.4 4 1989 72.1 5 1990 71.4 6 1991 72.0 7 1992 71.6(0)(0)(0)(0)(1),(2),(7

36、)xxxx（(0)x(1)x(1 )(1 )( 0 )(1 )(1 )( 0 )( 0 )(1 )(1 )1(1 +2111(+,211(+2xxxxxxBYxxx（ ）（ 2 ） )（ 2 ）（ 2 ）（ 3 ） )（ 3 ）（ 7 ）（ 6 ）（ 7 ） )（3）計算）計算u 于是得到于是得到a = 0.0023，b = 72.6573（4）建立模型）建立模型 求解得求解得（5）求生成數(shù)列值）求生成數(shù)列值 及模型還原值及模型還原值 ： 令令k = 1,2,3,4,5,6,由上面的時間響應函數(shù)可算得由上面的時間響應函數(shù)可算得 ，其中取，其中取10.0023( , )()()72.6573TT

37、Tua bBBB Y(1)(1)0.002372.6573dxxdt(1)(0)0.0023(1) (1- )=-3092931000akkbbxkxeeaa （）(1) (1)xk(0) (1)xk(1) x(1 )( 0 )( 0 )(1)(1) =(1) = 7 1 .1,xxx 由由 取取k = 2,3,4,7，得，得 (71.1, 72.4, 72.2, 72.1, 71.9, 71.7, 71.6)第二步第二步: 模型檢驗模型檢驗 模型的各種檢驗指標值的計算結果見下表模型的各種檢驗指標值的計算結果見下表(0)(1)(1)( )( )(1),xkxkxk(0)(0)(0)(0)(1)

38、(2)(7) =xxxx（，）經(jīng)驗證，該模型的精度較高，可進行預測和預報。經(jīng)驗證，該模型的精度較高，可進行預測和預報。 （4）回歸分析法）回歸分析法 回歸分析預測法是預測學的基本方法，它是在分析因變量與自變量之間回歸分析預測法是預測學的基本方法，它是在分析因變量與自變量之間的相互關的基礎上，建立變量間的回歸方程，并進行參數(shù)估計和顯著性檢驗的相互關的基礎上，建立變量間的回歸方程，并進行參數(shù)估計和顯著性檢驗以后，運用回歸方程式預測因變量數(shù)值變化的方法。以后，運用回歸方程式預測因變量數(shù)值變化的方法。 回歸分析預測法的步驟回歸分析預測法的步驟: 1.確定預測目標和影響因素確定預測目標和影響因素 2.進

39、行相關分析、方差分析和顯著性檢驗進行相關分析、方差分析和顯著性檢驗 3.建立回歸預測模型建立回歸預測模型 4.檢驗回歸預測模型，計算預測誤差檢驗回歸預測模型，計算預測誤差 5.計算并確定預測值計算并確定預測值 一元回歸分析一元回歸分析 一元線性回歸模型的回歸方程為：一元線性回歸模型的回歸方程為： 回歸系數(shù)回歸系數(shù) 和和 的最小二乘估計的最小二乘估計01 yx01iiiyx 名稱因變量被解釋變量自變量解釋變量隨機擾動誤差項回歸系數(shù)性質(zhì)已知隨機未知隨機已知非隨機未知隨機可觀測因素確定性部分不確定性部分可觀測因素不可觀測因素0111nniiiiieyy2211nniiiiieyy 定義離差平方和（二

40、元）函數(shù)（非負二次函數(shù)）：定義離差平方和（二元）函數(shù)（非負二次函數(shù)）： 對于樣本觀測值對于樣本觀測值(xi;yi)(i=1,2,n)，尋找參數(shù)，尋找參數(shù) 的估計值的估計值 ，使，使得隨機擾動誤差項的平方和達到最小，滿足如下條件：得隨機擾動誤差項的平方和達到最小，滿足如下條件： 2220101111(,)()()nnniiiiiiiiQyE yyx01,01,2220101111(,)()nnniiiiiiiiQyxyye01201,1min()niiiyx(也即殘差平方和達到最小也即殘差平方和達到最小 ) 滿足下列方程組滿足下列方程組 上式整理后可得正規(guī)方程組上式整理后可得正規(guī)方程組01,00

41、11011001112()02()0niiiniiiiQyxQyx x 01201111nnniiiiiiixyxxx yYOUR SITE HERE11niixxn11niiyyn1()()nxyiiiLxxyy21()nxxiiLxxYOUR SITE HERE解之，得解之，得101xyxxLLyx于是可得于是可得回歸方程為：回歸方程為：01 yx1()yyxx還可等價表示為還可等價表示為 ： (回歸直線過樣本數(shù)據(jù)點重心回歸直線過樣本數(shù)據(jù)點重心) 11niixxn11niiyyn1()()nxyiiiLxxyy21()nxxiiLxx建立回歸模型后，還應該進行檢驗，具體內(nèi)容本課略建立回歸模

42、型后，還應該進行檢驗，具體內(nèi)容本課略【例】已知某種商品的銷售量同居民的可支配收入有關，現(xiàn)有如下表的統(tǒng)計數(shù)【例】已知某種商品的銷售量同居民的可支配收入有關，現(xiàn)有如下表的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，試建立回歸方程，并求出相應參數(shù)的最小二乘估計值。據(jù)，試建立回歸方程，并求出相應參數(shù)的最小二乘估計值。年份年份實際可支配實際可支配收入收入 x（單（單位：位：10元）元）商品的銷售商品的銷售量（單位：量（單位：件）件）年份年份實際可支配實際可支配收入收入x（單（單位：位：10元）元）商品的銷商品的銷售量（單售量（單位：件）位：件）19835226700199174181581984539713619927698683198

43、557776581993801931719866137784199485596751987644810819958428542198867075831996860858419896958002199789096121990713844219989209719第一步：繪制散點圖第一步：繪制散點圖第二步：設一元線性回歸方程第二步：設一元線性回歸方程年份年份實際可支配實際可支配收入收入 x ( (1010元元) )商品的銷售商品的銷售量（件）量（件）xiyixi2198352267003497400272484198453971363846304290521198557776584418666332

44、929198661377844771592375769198764481085221552414736198867075835080610448900198969580025561390483025199071384426019146508369199174181586045078549081199276986836677227591361199380193177462917641601199485596758272125731025199584285427192364708964199686085847382240739600199789096128554680792100199892097

45、198941480846400SUM1165113370398944771 872686512201()iiiiiiiinx yxybnxxyxbbnn 98944771iix y 28726865ix 11651ix 133703iy 120116 98944771 11651 13370316 8726865(11651)133703116511616bbb013605.14,6.52bb所求的回歸方程為：所求的回歸方程為：3605.146.52yx6000650070007500800085009000950010000500 550 600 650 700 750 800 850 90

46、0yi(件)xi（10元）950檢驗過程略！檢驗過程略！多元回歸分析多元回歸分析 多元線性回歸模型的回歸方程為：多元線性回歸模型的回歸方程為： 為待估回歸參數(shù)，在多元線性回歸中稱為偏回歸系數(shù)，為待估回歸參數(shù)，在多元線性回歸中稱為偏回歸系數(shù)，表示各個回歸系數(shù)在回歸方程中其它自變量保持不變情況下，自變量表示各個回歸系數(shù)在回歸方程中其它自變量保持不變情況下，自變量xj每增加每增加一個單位時因變量一個單位時因變量y的平均增加程度。的平均增加程度。 01,.,p回歸系數(shù)的最小二乘估計回歸系數(shù)的最小二乘估計定義離差平方和定義離差平方和(p+1)元函數(shù)（非負二次函數(shù)）：元函數(shù)（非負二次函數(shù)）： 滿足下列方程

47、組滿足下列方程組22010112211(,.,)(.)nnpiiiipipiiQyxxx012201122,.,1min(.)pniiipipiyxxx 012,.,p00112201122100112211101122212012(.)02(.)02(.)0.2(ppniiipipiniiipipiiniiipipiiniipQyxxxQyxxxxQyxxxxQy 1122.)0iipipipxxxx111211000.0niiniiiniiinipiiexexexeYOUR SITE HERE當當 存在時，即得回歸參數(shù)的最小二乘估計為存在時，即得回歸參數(shù)的最小二乘估計為上式整理后可得用矩陣

48、形式表示的正規(guī)方程組上式整理后可得用矩陣形式表示的正規(guī)方程組為（經(jīng)驗）回歸方程。為（經(jīng)驗）回歸方程。()XyX 01X X移項得移項得X XX y1X XX y稱稱01122.ppyxxx建立回歸模型后，還應該進行檢驗，具體內(nèi)容本課略建立回歸模型后，還應該進行檢驗，具體內(nèi)容本課略【例】有【例】有20戶家庭，冬天的取暖費戶家庭，冬天的取暖費用與用與3個因素有關：日間戶外的平均個因素有關：日間戶外的平均溫度，閣樓絕緣層的厚度，以及爐溫度，閣樓絕緣層的厚度，以及爐子的使用年數(shù)。有關信息列出在右子的使用年數(shù)。有關信息列出在右表中：表中：試作出三元回歸方程并討論試作出三元回歸方程并討論：哪些：哪些自變量

49、與因變量正相關？哪些是負自變量與因變量正相關？哪些是負相關？如果某一家庭的平均戶外溫相關？如果某一家庭的平均戶外溫度是度是30度，閣樓絕緣層的厚度為度，閣樓絕緣層的厚度為5英英寸，爐子已使用過寸，爐子已使用過10年，它的冬天年，它的冬天取暖費用為多少？取暖費用為多少？解：設三元線性回歸方程為解：設三元線性回歸方程為 由軟件可得到這題的線性回歸方程為：由軟件可得到這題的線性回歸方程為： 將將x x1 13030， x x2 25 5， x x3 31010代入方程，得代入方程，得 由這個線性回歸方程可以算出每個家庭的預測取暖費值。殘差（由這個線性回歸方程可以算出每個家庭的預測取暖費值。殘差（ ）

50、及其平方也列在下表中：及其平方也列在下表中：01 12 23 3 y bbxbxbx123294.85 3.078.2112.36yxxx276.60yyy20戶家庭預測取暖費值戶家庭預測取暖費值計算表計算表 （相關性檢驗與討論略相關性檢驗與討論略）（5）趨勢外推法）趨勢外推法 趨勢外推法是根據(jù)事物的歷史和現(xiàn)時資料，尋求事物發(fā)展變化規(guī)律，從而趨勢外推法是根據(jù)事物的歷史和現(xiàn)時資料，尋求事物發(fā)展變化規(guī)律，從而推測出事物未來狀況的一種比較常用的預測方法。當預測對象依時間變化呈現(xiàn)推測出事物未來狀況的一種比較常用的預測方法。當預測對象依時間變化呈現(xiàn)某種上升或下降趨勢，沒有明顯的季節(jié)波動，且能找到一個合適

51、的函數(shù)曲線反某種上升或下降趨勢，沒有明顯的季節(jié)波動，且能找到一個合適的函數(shù)曲線反映這種變化趨勢時，就可以用趨勢外推法進行預測。映這種變化趨勢時，就可以用趨勢外推法進行預測。某商場某種商品過去9個月的銷量051015202530354045012345678910銷售量（萬件）2yabxcx0510152025303540450123456789101112某商場某種商品過去9個月的銷量y11預測Y10預測趨勢模型的選擇趨勢模型的選擇圖形識別法：圖形識別法： 通過繪制通過繪制散點圖來進行的，觀察散點圖來進行的，觀察并將其變化曲線與各類并將其變化曲線與各類函數(shù)曲線模型的圖形進函數(shù)曲線模型的圖形進行

52、比較，以便選擇較為行比較，以便選擇較為合適的模型。合適的模型。 （6）遞增率法）遞增率法 遞增率法是根據(jù)客貨運量的預計增長速度進行預測的方法。一般的做法是，遞增率法是根據(jù)客貨運量的預計增長速度進行預測的方法。一般的做法是，先分析客貨運量增長率的變化規(guī)律，然后根據(jù)對今后經(jīng)濟增長的估計確定預測先分析客貨運量增長率的變化規(guī)律，然后根據(jù)對今后經(jīng)濟增長的估計確定預測其客貨運量的遞增率再預測未來的客貨遞增量。遞增率法的關鍵是確定增長速其客貨運量的遞增率再預測未來的客貨遞增量。遞增率法的關鍵是確定增長速度，一般用于運量增長率的變化不大，或預計過去的增長趨勢在預測期內(nèi)仍將度，一般用于運量增長率的變化不大，或預

53、計過去的增長趨勢在預測期內(nèi)仍將繼續(xù)的情況，也常用于綜合性運量的預測。但繼續(xù)的情況，也常用于綜合性運量的預測。但預測結果比較粗略預測結果比較粗略。 遞增量法計算運量的公式為遞增量法計算運量的公式為 式中：式中： 預測期運量；預測期運量； 基期運量；基期運量； 確定的運量遞增率；確定的運量遞增率； 預測期的年限。預測期的年限。taQQ1011Q0Qat（7）彈性系數(shù)法）彈性系數(shù)法 彈性系數(shù)法認為社會運輸量與國民經(jīng)濟之間存在彈性變化，通過國民經(jīng)濟彈性系數(shù)法認為社會運輸量與國民經(jīng)濟之間存在彈性變化，通過國民經(jīng)濟的年增長率來預測運輸量的年增長率，進而預測未來運輸量的情況。彈性系數(shù)的年增長率來預測運輸量的

54、年增長率，進而預測未來運輸量的情況。彈性系數(shù)e是運輸量的年增長率是運輸量的年增長率iy與國民經(jīng)濟年增長率與國民經(jīng)濟年增長率ix之比，即之比，即 由此得到由此得到 于是貨運量的計算公式為于是貨運量的計算公式為 式中：式中：y變量的預測值；變量的預測值； yo基年變化量；基年變化量； t預測期的年限。預測期的年限。 xyiie xyeii tyoiyy1由比較容易獲得經(jīng)濟增長率間接得到貨運增長率【例】某市【例】某市2002年百貨商店對彩色電視進行降價銷售。上半年彩電平均銷售價年百貨商店對彩色電視進行降價銷售。上半年彩電平均銷售價格格2150元元/臺，銷售量為臺，銷售量為3100臺；下半年彩電平均銷

55、售價格降為臺；下半年彩電平均銷售價格降為1630元元/臺，銷臺，銷售量為售量為4900臺。該市臺。該市2002年共銷售彩色電視年共銷售彩色電視25000臺，預計臺，預計2003年彩電降價年彩電降價300元元/臺，請預測臺，請預測2003年該市彩色電視銷售量。年該市彩色電視銷售量。解：彩電需求彈性系數(shù)解：彩電需求彈性系數(shù) 2003年彩電需求量年彩電需求量 42. 2215016302150490031004900e36135163030042. 21250001toPPeyy價格變化率價格變化率 （8）乘車系數(shù)法）乘車系數(shù)法 乘車系數(shù)法是以總人口和平均每人乘車次數(shù)預測旅客發(fā)送量的方法。乘車乘車系

56、數(shù)法是以總人口和平均每人乘車次數(shù)預測旅客發(fā)送量的方法。乘車系數(shù)是指一定范圍內(nèi)旅客發(fā)送量與人口數(shù)的比值，可根據(jù)歷年資料和今后可能系數(shù)是指一定范圍內(nèi)旅客發(fā)送量與人口數(shù)的比值，可根據(jù)歷年資料和今后可能發(fā)生的變化進行確定。發(fā)生的變化進行確定。 乘車系數(shù)法的局限性在于該系數(shù)本身的變動趨勢難以預料，不同運輸工具乘車系數(shù)法的局限性在于該系數(shù)本身的變動趨勢難以預料，不同運輸工具運價比例的變動、休假制度的改變、經(jīng)濟緊縮對農(nóng)民進城工作的影響等，都會運價比例的變動、休假制度的改變、經(jīng)濟緊縮對農(nóng)民進城工作的影響等，都會使乘車系數(shù)出現(xiàn)較大擺動。使乘車系數(shù)出現(xiàn)較大擺動。 乘車系數(shù)法的計算公式為乘車系數(shù)法的計算公式為 式中

57、：式中： 預測期運量；預測期運量； 預測期的總人口；預測期的總人口； 乘車系數(shù)。乘車系數(shù)。ttMQ tQtM （9）產(chǎn)值系數(shù)法）產(chǎn)值系數(shù)法 產(chǎn)值系數(shù)法是根據(jù)預測期國民經(jīng)濟的總量指標（如工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、社會總產(chǎn)值系數(shù)法是根據(jù)預測期國民經(jīng)濟的總量指標（如工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、社會總產(chǎn)值、國民生產(chǎn)總值或國民收入等）和確定的每單位產(chǎn)值所引起的貨運量或客產(chǎn)值、國民生產(chǎn)總值或國民收入等）和確定的每單位產(chǎn)值所引起的貨運量或客運量去預測總運量的方法。運量去預測總運量的方法。 需注意需注意，不同總量指標之間以及不同運輸方式之間、不同時間之間的產(chǎn)值，不同總量指標之間以及不同運輸方式之間、不同時間之間的產(chǎn)值系數(shù)可能存在很大的

58、差別。因此，該種方法的關鍵是要在長期的變化中把握住系數(shù)可能存在很大的差別。因此，該種方法的關鍵是要在長期的變化中把握住具體產(chǎn)值系數(shù)及其變動趨勢。具體產(chǎn)值系數(shù)及其變動趨勢。 產(chǎn)值系數(shù)法所采用的公式為產(chǎn)值系數(shù)法所采用的公式為 式中：式中： 預測期總運量；預測期總運量； 預測期產(chǎn)值指標，萬元；預測期產(chǎn)值指標，萬元； 產(chǎn)值系數(shù)，產(chǎn)值系數(shù)，t（噸）（噸）/萬元或人萬元。萬元或人萬元。tQtMccttMQ （10）產(chǎn)運系數(shù)法）產(chǎn)運系數(shù)法 產(chǎn)運系數(shù)法是根據(jù)某種貨物的運量隨其生產(chǎn)總量發(fā)生變化的規(guī)律性，預測產(chǎn)運系數(shù)法是根據(jù)某種貨物的運量隨其生產(chǎn)總量發(fā)生變化的規(guī)律性，預測貨運量的方法。貨運量的方法。 產(chǎn)運系數(shù)的計

59、算公式為產(chǎn)運系數(shù)的計算公式為 式中：式中： 某年產(chǎn)運系數(shù)；某年產(chǎn)運系數(shù)； 某種貨物的年發(fā)運量；某種貨物的年發(fā)運量； 其該年的總產(chǎn)量。其該年的總產(chǎn)量。 在在 值比較穩(wěn)定的前提下，按產(chǎn)運系數(shù)計算該貨物預測發(fā)送量的公式為值比較穩(wěn)定的前提下，按產(chǎn)運系數(shù)計算該貨物預測發(fā)送量的公式為 式中：式中： t代表預測年份。代表預測年份。MQQMttMQ （11）產(chǎn)銷平衡法）產(chǎn)銷平衡法 產(chǎn)銷平衡法是指在一定范圍內(nèi)，把用途相同的某種物資的生產(chǎn)量、消費量產(chǎn)銷平衡法是指在一定范圍內(nèi)，把用途相同的某種物資的生產(chǎn)量、消費量和運輸量進行平衡的方法。和運輸量進行平衡的方法。 理論上講它可以達到相當?shù)木_度，而且還可以為下一步繼續(xù)

60、研究地區(qū)間理論上講它可以達到相當?shù)木_度，而且還可以為下一步繼續(xù)研究地區(qū)間物流打下基礎。但該方法所要求的條件比較嚴格，需要非常詳細的資料，而且物流打下基礎。但該方法所要求的條件比較嚴格，需要非常詳細的資料，而且只能對用途一致的少數(shù)幾種物資進行詳盡的分析預測。只能對用途一致的少數(shù)幾種物資進行詳盡的分析預測。 對于產(chǎn)量大于當?shù)叵M量的地區(qū)，物資是輸出的；對于消費量大于當?shù)厣鷮τ诋a(chǎn)量大于當?shù)叵M量的地區(qū)，物資是輸出的；對于消費量大于當?shù)厣a(chǎn)量的地區(qū)，其關系式為產(chǎn)量的地區(qū)，其關系式為 式中：式中： 該種貨物的當?shù)匕l(fā)送量；該種貨物的當?shù)匕l(fā)送量； 當?shù)氐竭_量；當?shù)氐竭_量； 某種貨物的當?shù)厣a(chǎn)量；某種貨物的