基于回归分析的车辆数据增长与预测模型研究  

Research on Vehicles Data Growth and Forecast Model Based on Regression Analysis

作　　者：谌业文 胡尧[1] 王旭琴[1] 

机构地区：[1]贵州大学理学院,贵州贵阳550025

出　　处：《贵州大学学报（自然科学版）》2015年第5期8-14,18,共8页Journal of Guizhou University:Natural Sciences

基　　金：贵州省科学技术基金项目(黔科合J字[2014]2058号);国家统计局重点项目(2014LZ46);贵州省科技计划项目(黔科合SY[2010]3002号);贵州大学研究生创新基金(研理工2015056)

摘　　要：车辆数据的快速增长导致的城市道路交通拥堵问题,一直受到各方面广泛关注。本文利用随机因子回归模型,基于2007年7月至2010年12月贵阳市车辆数据,计算分析出数据增长与预测模型。在此基础上对贵阳市2011年各月的车辆数据进行了科学预测。The exponentially increasing number of vehicles data in modern cities renders the problem of traffic control paramount importance. The presence of hard congestions on urban networks has long been attracted the concern of all over the world. The growth and forecast stochastic factor regression model of vehicles data were calculated and built based on the Guiyangg data from Jul 2007 to Dec 2010. On this basis, a scientific prediction for vehicles data each month of Guiyang in 2011 was conducted.

关 键 词：回归分析 车辆数据 预测模型 随机因子 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]