1. 研究目的与意义（文献综述）

近些年来随着我国城市化进程加快，经济总量和人口规模持续扩大，公共交通的发展与城市居民山行的经济性和便捷性息息相关，科学准确的预测公共交通客运量数据以及分析其影响因素是进行城市公共交通规划和运营管理的重要参考依据。而且近年来（2014-2017），我国部分城市的公共交通客运总量呈现出逐步下降的趋势，这与我国优先发展城市公共交通的战略国策需求以及各个城市创建“公交都市”项目的实施需求严重背离，因此需要找出影响公共交通客运量下降的因素，及时做出相应的解决对策，来加快我国的交通、经济等的发展。

客运量是评价运输组织效果的一个重要指标，体现了运输组织方式满足社会需要程度的大小。通过对未来若干年城市公共交通客运量及其发展趋势进行预测，可以有效地规划和组织城市公共交通旅客运输，也为缓解城市交通拥堵现象提供依据。客运量的发展主要与社会经济发展水平、人口数量变化、城镇化水平和交通运输网络建设等因素密切相关，

现行的公共交通客运量预测方法主要有以下四种:多元回归模型，灰色预测模型，人工神经网络模型，时间序列模型。回归模型确定的变量之间是相关关系，在大量的观察下，会表现出一定的规律性，可以借助函数关系式来表达，其需要较大的样本。若样本较小，常造成较大误差，使预测目标失效；灰色预测模型是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并对事物发展规律作出模糊性的长期描述的一种预测方法；人工神经网络模型是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到预测信息的目的；时间序列预测模型是一种统计预测方法。研究预测目标与时间过程的演变关系，根据统计规律性构造拟合x（t）的最佳数学模型，浓缩时间序列信息，简化时间序列的表示，并用最佳数学模型进行未来预测的方法。主要被用于对未来进行短期的预测，属于趋势预测法。

2. 研究的基本内容与方案

主要研究的内容是从《中国统计年鉴》提取2008-2017期间我国各个城市的年度公交客运量的数据，可以选取年公交客运量、年公交客运量增长量或增长率，进行统计分析，深入分析近年来我国各个城市公交客运量的主要变化特征，并做好相应的发展趋势预测，除此之外也可以采用时间序列方法，针对时间效应,用时间序列方法中的求和自回归移动平均模型进行预测，运用spss软件进行统计及预测分析，之后对各个城市公交客运量的发展趋势进行类型划分，其中按年客运量划分标准：根据年客运量趋势图呈现走向划分为先增后减、一直增加、持续减少，而按增长率划分标准:增长率正负值。观察在同一类型下的各个城市之间是否存在某种相似的特征。

主要影响城市公交客运量的发展的因素从供给和需求两大方面进行选取，首先从供给角度出发，主要受到公交自身发展、城市发展、政府扶持的影响，其中影响公交自身的发展状况的因素主要包括公交车辆数、就业人数、运营线路长度，城市发展主要受城区面积、地区生产总值的影响，政府扶持中受政府对交通运输的财政支出的影响。此外，从需求角度出发城市客运量的发展主要受人口数量、出行交通方式的影响，其中出行交通方式受到城市居民私家车拥有量，轨道交通便利程度的影响，所以从《中国统计年鉴》内选取2008-2017近10年各个城市人口总数、城区面积、运营线路总长度、地区生产总值、各省公交运输财政支出、私人汽车拥有量、公交车辆数、就业人员等影响因素的统计数据，采用统计分析方法分析这些数据与公共交通客运量之间的数量关系，重点分析探讨导致城市公共交通客运量下降的原因，为我国优先发展城市公共交通的战略国策需求以及各个城市创建“公交都市”项目的实施提供相应的对策，来加快我国的交通、经济的快速发展。

论文主要从以下几个方面分析：

（1）基于我国各个城市的公共交通客运量进行趋势预测分析:通过统计分析的方法或建立模型的方法进行趋势预测分析，并做出相应的趋势预测。

（2）影响城市公共交通客运量的因素分析：选取如城区面积、地区生产总值、总人口数、公共交通车辆数、私人汽车拥有量等统计数据，采用统计方法分析这些数据与城市公共交通客运量之间的数量关系。

本论文主要运用统计分析和建立模型的方法，用模型理论及统计分析科学确切的论述我国各个城市公共交通客运量的发展趋势及影响其发展的重要因素，又进行参数的灵敏度分析，得出各个影响因素的变动对城市公交客运量的影响趋势与程度，重点关注致使城市公交客运量下降的影响因素，并提出针对性的对策，从而引导我国公共交通科学有序发展。

论文的技术路线图如下:

论文拟撰写的各章主要内容列表如下：

论文各章主要内容一览表

3. 研究计划与安排

2019年3月：查阅与毕业论文相关的文献，根据导师意见，完成开题报告及论文第一章的绪论撰写，并完成不少于5000汉字外文资料翻译一篇；

2019年4月：从《中国统计年鉴》中提取出研究需要的数据，完成论文所需数据资料的采集工作，并对调查数据进行统计分析，完成论文相关章节的撰写；

2019年5月：建立城市公交客运量与统计参数之间的数量关系模型，对模型参数进行标定，并进行灵敏度分析，完成论文的其余章节撰写工作，字数不少于15000字，参考文献不低于15篇，其中外文文献不少于3篇；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 鲁亚.基于多元回归模型的公路客运量预测分析[j].重庆理工大学学报(自然科学),2016,30(08):152-155.

[2] 徐文远,邓春瑶,刘宝义,曲堂超.公交客运量的时间序列预测模型[j].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2014,33(12):1715-1720.

[3] 柴晨.基于ann模型的北京市公交客运量预测研究[j].廊坊师范学院学报(自然科学版),2008,(6): 55-57.