1．目的及意义
1. 目的及意义1.1目的：交通运输业是国民经济和社会发展的重要基础，对保障国民经济持续健康快速发展，改善人民生活和促进国防现代化建设具有重要作用。因此，交通运输系统是社会经济系统的一个重要子系统，社会经济大系统是交通运输系统发展的外部环境，两者相互影响:社会经济系统是交通运输系统存在与发展的根源，交通运输的发展必然受社会经济发展水平和方式的影响;同时交通运输的发展的最终目的也是为社会经济发展而服务，会在不同程度上适应、促进或者制约社会经济系统的正常发展。基于此，国民经济的发展客观上要求交通运输系统和社会经济系统协调发展。改革开放以来，中国的交通运输系统建设有了长足的进步，但是与发达国家相比，整体仍然呈现滞后状态，这多与我国综合国力和资源，环境承载力以及交通运输自身发展等制约有关。区域经济对国民经济的影响和促进作用不断增强，为研究交通运输的发展以及预测则宜按地区进行研究预测，加强实用性与针对性。如何按照区域经济发展的内在规律制定有效的区域交通运输发展策略，则有来于对交通运输与区域经济发展之间因果关系的准确把握。湖北地处我国中部，具有承东启西、接南纳北的区位优势，而且其“九省通衢”的特点让其作为中部崛起的重要战略支点，在全国经济东西结合、南北交流的战略格局中的作用和经济竞争力不断提高，大大刺激了对交通运输的需求。本文将根据实际数据表现出来的季节性或波动性，本文选择根据时间序列的方法对交通运输方面的多个指标进行分析并且建模，通过spss软件的测算拟合，得到符合发展趋势的模型，对湖北省区域内的交通运输发展现状进行研究，并且结合数据模型预测情况提出分析和建议，为湖北省整体发展提供理论支撑和政策依据。1.2意义本文以湖北省为研究对象，结合湖北省近20年来交通运输发展的主要指标进行统计分析，并根据时间序列分析法原理构建多种湖北省交通运输发展主要指标的时间序列分析模型，利用 SPSS Statistics 软件，实现模型运算，对各种拟合的时间序列分析模型性能及精度进行检验和评估，为湖北省的整体最有发展提供了理论支撑和政策依据；结合专业知识进行分析，选择适当的时间序列分析模型作为预测模型，对湖北省交通运输主要指标进行预测，为以后的经济决策提供科学依据。1.3国内外研究现状在交通运输与经济的相关关系方面，国内外研究主要利用了相关系数分析、灰色关联度模型分析、以及协整分析和因果分析;在交通运输对经济增长贡献的数量分析方面，国内外研究主要采用了投入产出模型、生产函数模型等;在交通运输对经济发展的适应性评价方面，国内外研究大致可分为绝对评价、相对评价和综合评价法等三个评价方法;在关于交通运输与经济协调发展评价方面，国内外研究也已取得一些研究成果。1962年四阶段预测理论被首次提出，标志着交通规划理论和方法从此开始服务于民生和政策，并从此发展出更多其他理论，对交通领域来说这是个重要的时刻。韩宝明等基于SARIMA模型的北京地铁2013年5月一7月的进站客流量预测，以周为周期选用季节时间序列，预测结果平均误差为0.3，能够较准确的描述北京地铁进站客流量的变化趋势；史其信等将AR1MA模型应用于道路网的短时交通流预测，同样ARIMA模型也在城市轨道交通客流量预测中起着重要作用，而改进的ARIMA模型在物流供应链等领域成为新的行之有效的预测方法；潘罗敏利用时间序列预测法用SAS分析软件考虑了节假日、气候变化，突发事件等的情况对入站、出站、出入站3个客流量分别进行预测，预测值与实际值的相对误差均在10%以内。王超等通过时间序列的趋势外推模型解决了线路车站日常客流维护中出现的大客流事件发生问题；胡洁琼等提出基于时间序列的预测方法，采用“专家建模”对全社会货运量进行了预测分析；霍东辉运用时间序列法进行统计计算分析确定了大桥路段交通量预测模型，同时为交通预测提供了一种新的研究思路。杨新通过建立货运量预测的模糊时间序列分析模型，对港口铁路货运量进行预测并提出了提高货运量的措施；康坛，丁静之运用时间序列预测技术，调查分析相关数据对铁路货运周转量进行建模与研究，判断并测算得出货运市场需求的变化规律及发展趋势； {title}

2. 研究的基本内容与方案

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2. 研究（设计）的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施2.1 研究（设计）的基本内容：1） 绪论1.1 研究的背景及意义1.2 国内外研究现状1.3 研究的主要内容与技术路线2）湖北省交通运输发展现状分析 对交通运输业的近15年主要指标进行统计分析，得出发展轨迹及结构特征3）基于时间序列分析法主要指标预测建立模型移动平均法，指数平滑法，曲线趋势模型，ARIMA模型等4）不同模型结果比较分析及预测结果选定通过比较分析不同模型结果，或进行组合预测，得出最终预测结论；在此基础上，提出湖北省交通运输业发展建议5）总结5.1总结5.2展望参考文献 2.2 目标：以湖北省为研究对象，结合湖北省近20年来交通运输发展的主要指标进行统计分析，并根据时间序列分析法原理构建多种湖北省交通运输发展主要指标的时间序列分析模型，利用 SPSS Statistics 软件，实现模型运算，对各种拟合的时间序列分析模型性能及精度进行检验和评估，为湖北省的整体最有发展提供了理论支撑和政策依据；2.3 技术方案及措施本文拟采用的技术路线如下图所示。

资料的收集及筛选确定论文的框架和研究内容交通现状分析交通主要指标计算Spss软件模拟 时间序列模型 调整和检验 预测结果分析和评估结论及总结全文3. 参考文献
4.阅读的参考文献不少于 15 篇[1]交通运输局. 全国年度统计公报[2]王莹，韩宝明，张琦，李得伟.基于SARIMA模型的北京地铁进站客流量预测。

交通运输系统工程与信息，2015, (06): 205-211[3]史其信，郑为中《交通运输工程学报》2004年4期[4]潘罗敏.地铁短时客流量预测预警研究[D].首都经济贸易大学，2011.[5]王超，钱进，李军，赵静.基于时间序列的趋势外推模型预测城市轨道交通车站客流的应用[J].铁路计算机应用，2012,(05): 50-51 55.[6]GEV-based destination choice models that account for unobserved similarities among alternatives[J].Shlomo Bekhor, Joseph N. Prashker. Transportation Research Part B. 2007 (3)[7]A study of on integrated intercity travel demand model[J].Enjian Yao, Takayuki Morikawa. Transportation Research Part A. 2005 (4)[8]A passenger travel demand model for Copenhagen(J].Goran Jovicic, Christian Overgaard Hansen. Transportation Research PartA. 2003 (4)[9]Solution of inverse heat conductionproblems using Kalman filter:enhanced Bayesian back propagation neural network data fusion. Deng S, Hwang Y. International Journal of Heat and Mass Transfer.2007[10]Seasonal specific structural Time Series. Proietti, T. Studies in Nonlinear DynamicsEconometrics. 2004[11]胡洁琼，李珍萍，基于时间序列的全社会货运量预测及分析[J].物流技术2014,33(5):128-130[12]霍东辉，基于时间序列的交通量预测研究.[J]交通世界·运输车辆2015，(24) 144-146[13]杨新，基于模糊时间序列的港口铁路货运量预测. [J]科技创新 2015（30）5-6[14]康坛，丁静之，基于时间序列分析的铁路货运周转量预测模型选择及实证研究.[C]2008[15]郝川，基于模糊时间序列分析的广铁货运量预测[D].2014.1：30-31[16]余海燕，基于ARIMA模型预测我国2012年的货运量[J].内蒙古财经学院学报.2012.(2):17-20[17]陈胜可.SPSS统计分析从入门到精通[M].清华大学出版社,2013.[18]贾俊平编著.统计学[M].中国人民大学出版社,2006.