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1、交通枢纽规划与设计课程设计汽车客运站平面布局设计与高速公路服务区设计姓名： 专业： 交通工程 班级： 0801 学号： 080240119 1.社会经济及交通运输现状分析1.1 社会经济发展概况某市国民经济平稳较快增长。据初步核算，2006年全市实现地区生产总值1456.09亿元，按可比价格计算，比上年增长16.4%。其中第一产业增加值187.06亿元，增长3.7%；第二产业增加值803.44亿元，增长18.9%；第三产业增加值465.59亿元，增长17.9%。三次产业对GDP贡献率分别为3.2%、63.1%和33.7%。三次产业结构比例调整为12.8：55.2：32，一产下降1.2个百分点，
2、二产提高0.2个百分点，三产提高1.0个百分点，人均GDP达到18500元，按可比价格计算增长15.6%。1.2 交通运输发展概况交通运输，主要包括铁路、公路和水运三部分。公路已基本形成干线公路纵横交错，农村公路四通八达的交通网络。1.2.1 铁路运输处于南北东西两条铁路的十字交汇点，形成了铁路、公路、水运、航运的主体网络。1.2.2 水路运输目前该市内河年运量已达1千余万吨，各类船舶11000多艘，港航企业和相关服务企业从业人员已达10万余人。目前已有港口作业区66处，年吞吐能力达到了1500万吨，独立核算具有法人资格的水运企业达55家，年运量达到了1000余万吨。航运业的发展更为当地经济发
3、展注入了巨大活力，并带动其他相关产业的快速发展，当地目前已形成集船舶运输、港口装卸、物资营销、船舶修造等于一体的综合航运体系，全市有各类船舶11000余艘，港航企业和相关服务企业的从业人员10万多人，年创社会收入20多亿元。1.2.3 公路运输目前，共有干线公路21条。其中，国道4条402.6公里，省道19条891.2公里，高级路面156.3公里，次高级路面1191.8公里。为使现有公路发挥最大效益，认真贯彻“建养并重”的方针，大力加强了公路的养护管理。一是坚持日常养护和全面养护，努力完善养护责任制，使公路的路况质量、抗洪能力和服务水平不断提高；二是突出重点，围绕建设工业中心城市，狠抓文明公路
4、交通环境，提高了公路的整体通过能力；三是积极推广科学养护新技术。公路管理系统的应用和公路检测走在全国的前列，通过采用阳离子乳化沥青，稀浆封层、土工布等新技术，提高了养护质量，降低了养护成本。2.公路客运总量预测2.1预测的思路和方法资料的整理分析相关关系分析预测社会经济主要指标预测公路站内旅客发送量公路旅客流向分析相关客运站的规模、能力、辐射方向本项目站内旅客发送量合理生产能力建设条件确定本项目设计生产能力社会经济主要指标公路旅客发送量分析社会经济、交通运输的发展现状及未来趋势，研究国民经济和交通运输在社会经济活动中的内在联系，确定公路客运量和客运适站作业量。在此基础上，分析旅客流量流向的分布
5、特点，并考虑市内与本项目功能相同或相近客运站的规模、能力、辐射方向及运营状况等因素，确定本项目适站作业量。根据适站作业量，通过回归分析、弹性系数等方法，参照交通部颁布的有关行业标准，对客运的各项作业指标进行预测。预测思路见下图。图2-1 技术路线2.2历年与未来预测经济、人口状况目标年定为2016年，自1997年至2016年该市的人口与GDP情况见下表。表2-1 年度人口与GDP状况表序号年份人口（万人）GDP（万元）11997771.46316.8721998775.79427.8531999780.12538.8342000784.45649.8152001788.78760.796200
6、2793.11871.7772003797.44982.7582004801.771093.7392005806.111204.71102006810.441315.69112007814.771426.67122008819.101537.65132009823.431648.63142010827.761759.61152011832.091870.59162012836.421981.57172013840.762092.55182014845.092203.53192015849.422314.51202016853.752425.492.3利用预测的人口与预测的GDP运用二元回归分析
7、方法预测客运量2.3.1回归分析建立公路客运量与人口和GDP的二元一次回归方程。利用表2-1资料，可计算得预测模型为：可得公路客运量预测值如下表：表2-2 公路客运量预测值序号年份人口（万人）GDP（万人）公路客运量（万人）11997771.46316.87842.7521998775.79427.851310.4231999780.12538.831778.0842000784.45649.812109.1652001788.78760.792713.4162002793.11871.773181.0772003797.44982.753648.6082004801.771093.73411
8、6.4092005806.111204.714584.06102006810.441315.695051.73112007814.771426.675521.79122008819.101537.655991.05132009823.431648.636460.31142010827.761759.616929.58152011832.091870.597398.84162012836.421981.577868.10172013840.762092.558346.46182014845.092203.538815.72192015849.422314.519284.99202016853.7
9、52425.499754.252.3.2误差分析多变量相关系数列 1列 2列 3列 11列 20.9999999941列 30.9995543830.9995539631回归统计Multiple R0.999555832R Square0.999111861Adjusted R Square0.998858107标准误差48.12200432观测值10方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析218235543.59117771.7523937.32.08777E-11残差716210.09112315.7273总计918251753.59Coefficients标准误差t S
10、tatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept-6908914023560.7-0.1720.8685-102050998823318.63-102051008823318.63人口（万人）909.4635300.492520.17160.8686-11624.20913443.13638-11624.2113443.1363GDP（万人）-31.255206.850541-0.1510.8842-520.37910457.8685083-520.3791457.868508RESIDUAL OUTPUTPROBABILITY OUT
11、PUT观测值预测 公路客运量（万人）残差标准残差百分比排位公路客运量（万人）1820.06622.68363240.53455842.7521289.3321.09080880.497151310.4231758.5919.48798530.4592251778.0842227.85-118.69484-2.797352109.1652697.1216.29233820.3839452713.4163166.3814.68951470.3461553181.0773635.6412.95669120.3053653648.684104.9111.49386760.2708754116.4945
12、83.260.796411770.0188854584.06105052.53-0.7964118-0.019955051.731.R检验 R检验是通过复相关系数检验一组自变量与因变量之间的线性相关程度的方法，R称为复相关系数，RZ称为复可决系数。在实际预测时，首先根据选定的检验水平a查表得到相关系数的临界值，要求Ra;如果R Fa，表明线性假定有，自变量与因变量有线性关系，即回归方程中所含自变量足以解释因变量的变化存在，若F t。时，回归系数b。有显著意义，x应保留在回归方程。否则，应去掉x;,重新建立回归方程。上面得到的复相关系数(RZ)为0.999111861，表明在自变量与经济效益之间存在很大的相关性。可以通过F统计来确定具有如此高的RZ值的结果偶然发生的可能性。如果F观测统计值大于F临界值，表明变量间存在相关性。F临界值可以统计类书籍的F统计临界值表中查到。在此例中，对于给定显著性水平a=0.05，解释变量个数k = 2，样本个数N= 10，自由度N=10-(2+1)=7 , F I陆界值为F0.052, F0. 05 = 4.26。而F检验值为3937.3，远大于F临界值2.0877，说明x,，二:与y之间的回归效果非常显著，因此回归公式可用来对该经济效益进行评估。
