专利名称：基于sas系统的多元线性回归法在客流预测的运用的制作方法
技术领域：
本发明涉及基于SAS系统的运用多元线性回归法，具体涉及基于SAS系统的多元线性回归法在客流预测的运用。
背景技术：
目前，高速铁路列车客流预测领域的现状呈现以下几点问题
I.目前为止，还没有一个比较完善的运用统计学的方法来实现对于未来的客流量进行预测。2.客流预测的过程多为凭借主观的经验进行人为的判定，不具有可追溯性。3.客流预测的准确性评判没有实现可量化性。运用统计学的方法进行客流统计和分析不仅可以为客运部门把握市场动态、预测客流量的变化趋势来制定列车最优的开行方案，最大限度的满足客运市场的需求；同时也可以为地方路局的客运营销方案的决策提供分析基础，以达到在满足客运需求的同时实现收益最大化。在数理统计学的范畴里，多元线性回归法是研究一个因变量与多个自变量之间线
性依赖关系的统计方法。以y为因变量，
权利要求
1.一种基于SAS系统的多元线性回归法在客流预测的运用，其特征在于，包括以下步骤 步骤I)客流量的影响因素收集； 步骤2) SAS的REG过程，运用ADJRSQ和CP选项规定变量的筛选准则； 步骤3)模型的比较与确定，通过步骤2，SAS系统可以分别给出人为经验筛选法和逐步筛选法的ADJRSQ和CP值；步骤4)计算客流量预测值，将步骤3所确定的影响因子及各影响因子所对应的回归系数带入公式
2.根据权利要求I所述的基于SAS系统的多元线性回归法在客流预测的运用，其特征在于，SAS的REG过程实现方法为在SAS系统中运用PROC语句规定开始REG过程并指定要分析的数据集名；然后，在MODEL语句下规定回归模型的因变量和所有要考虑的自变量，以人为的经验来筛选影响客流量的因素。
3.根据权利要求I所述的基于SAS系统的多元线性回归法在客流预测的运用，其特征在于，SAS的REG过程实现方法为设定SELECTION=STEPWISE，运用逐步筛选法筛选相关影响因子。
4.根据权利要求I或2或3所述的基于SAS系统的多元线性回归法在客流预测的运用，其特征在于步骤3中ADJRSQ和CP都取值较大的模型。
全文摘要
本发明公开了一种基于SAS系统的多元线性回归法在客流预测的运用，步骤为1)客流量的影响因素收集；2)SAS的REG过程，运用ADJRSQ和CP选项规定变量的筛选准则；3)模型的比较与确定，通过步骤2，SAS系统可以分别给出人为经验筛选法和逐步筛选法的ADJRSQ和CP值；4)计算客流量预测值，将步骤3所确定的影响因子及各影响因子所对应的回归系数带入公式，即可得到要预测的客流量值。本发明为地方铁路局的客运部门解决客流总量的预测提供一种新的解决方法，使得客流预测过程更科学，整个预测过程具有可追溯性，预测准确性评判具有可量化性。
文档编号G06Q10/02GK102737284SQ20121016474
公开日2012年10月17日 申请日期2012年5月25日 优先权日2012年5月25日
发明者叶印娜, 李德逸, 程力南, 董阳 申请人:苏州博远容天信息科技有限公司