基于可辨识矩阵和线性回归的安徽省铁路物流需求预测

武倩; 王向前; 姚瑶

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基于可辨识矩阵和线性回归的安徽省铁路物流需求预测

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铁路作为安徽省物流的主要运输方式,预测铁路物流需求对稳定安徽省物流业供求平衡及高效利用铁路资源意义重大.因此以安徽省铁路货运量作为参考指标,地区生产总值等10个相关指标作为影响因素,运用可辨识矩阵做属性约简,借助SPSS和多元线性回归构建预测模型.由所得模型结构可知,第一产业、第三产业、社会消费品零售总额、港口吞吐量为影响安徽省铁路物流的关键因素,为此提出政府应根据产业结构的调整来规划物流结构和安排运力的建议.

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来源
《辽宁工业大学学报（社会科学版）》 |2018年第4期|26-28|共3页
作者
武倩; 王向前; 姚瑶;
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作者单位

安徽理工大学经济与管理学院,安徽淮南232001;

安徽理工大学经济与管理学院,安徽淮南232001;

安徽理工大学经济与管理学院,安徽淮南232001;

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正文语种 chi
中图分类地方铁路运输经济;
关键词
属性约简; 可辨识矩阵; 多元线性回归; 物流需求预测; 铁路物流;

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