摘要：采用多元線性回歸模型分析了農(nóng)村客運需求的影響因素，找到主要因素，利用這些因素建立回歸預測模型，對中國農(nóng)村客運需求進行了短期預測，為中國公路客運的發(fā)展規(guī)劃提供參考。
關(guān)鍵詞：多元線性回歸;農(nóng)村客運;需求預測;多元線性回歸模型
中圖分類號：U492.4
文獻標識碼：A
DOI： 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.11.057
《中國農(nóng)資》雜志作為一個高端傳媒，整合了平面和網(wǎng)絡(luò)2大資源，與中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料集團公司、中國農(nóng)資流通協(xié)會、中國市場學會、各省市農(nóng)資公司、浩倫農(nóng)科集團公司等有關(guān)單位構(gòu)成強大的戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，形成一個農(nóng)資業(yè)界的高端平臺。其讀者群涉及國家行業(yè)主管部門、行業(yè)協(xié)會以及生產(chǎn)經(jīng)銷企業(yè)。
農(nóng)村公路客運量與地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、公路通車里程、城鄉(xiāng)人口、城鄉(xiāng)收入相關(guān)性都較高，因此可以以這幾個因素作為自變量，將農(nóng)村公路客運量作為因變量，建立多元回歸模型，用GM(1，1)模型預測自變量未來三年的數(shù)值，帶人多元線性回歸模型，則可以得到未來三年的農(nóng)村公路客運量。
1 多元線性回歸模型參數(shù)的確定
基于Excel數(shù)據(jù)分析工具箱的多元線性回歸模型各項參數(shù)的計算非常復雜，目前可以通過Matlab工具箱或者Excel數(shù)據(jù)分析工具箱進行求解，這里運用Excel數(shù)據(jù)分析工具箱進行求解。首先確定旅客周轉(zhuǎn)量為因變量y，Xl為地區(qū)生產(chǎn)總值，X2為農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值，X3為公路通車里程，X4為城鄉(xiāng)人口，x5為城鄉(xiāng)收入.函數(shù)關(guān)系式為：
y=β0+β1x1l+β2x2+…+β5x5
(l)
某縣歷年客運量相關(guān)因素數(shù)據(jù)如表1所示。根據(jù)表1，運用Excel數(shù)據(jù)分析工具箱中的回歸功能進行分析。
通過對表1進行回歸分析，得到表2、表3、表4各項數(shù)據(jù)。表2中R Square表示R2，R2的計算值為0.999 998 71，非常接近1，說明回歸平面擬合程度很高。
從表3可以看出，SignificanceF約為0.001 9，小于顯著水平約束0.05，說明回歸方程回歸效果顯著。
表4中Coefficients列表顯示多元線性回歸模型中各項參數(shù)值，最終得到的回歸方程為：
y= - 344 488.404 9 - 0.010 569 154x1+0.037 768 105x2+73.758 442 36x3+2 022.070 026x4-0.895 088 77lxs (2)
將表1中2017年數(shù)據(jù)代人式(2)進行計算，得到2017年客運需求量預測值為67 281.200 04，對比實際值67 280，誤差為0.001 783 612%，準確度較高。
2 利用GM(1，1)模型得到各影響因素的預測值
根據(jù)GM(1，1)模型利用表1中三年的地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、公路通車里程、城鄉(xiāng)人口、城鄉(xiāng)收入數(shù)據(jù)進行預測。
通過Matlab程序進行計算，得到各影響因素的預測值如表5所示，數(shù)據(jù)擬合和預測曲線如圖1所示。
3 結(jié)論
通過上述分析，確定影響農(nóng)村公路客運量的主要因素有地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、公路通車里程、城鄉(xiāng)人口、城鄉(xiāng)收入，確定的多元線性回歸模型，計算得到該縣2020年、2021年和2022年農(nóng)村公路客運量的預測值分別為68 982萬人千米、70 594萬人千米、72 002萬人千米，預測結(jié)果顯示農(nóng)村客運需求在未來五年呈逐年增長的趨勢。
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文章名稱：基于多元線性回歸模型的農(nóng)村客運需求預測
