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b.充分利用已知信息寻求系统的运动规律; c.灰色系统理论能处理贫信息系统. 1.2.3组合预测：
组合预测方法是对同一个问题，采用两种以上不同预测方法的预测。它既可是几种定量方法的组合，也可是几种定性的方法的组合，但实践中更多的则是利用定性方法与定量方法的组合。组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。 1.2.4时间序列法：
时间序列回归模型，是考虑事物发展的变化规律，以时间为自变量建立的一种相关模型，它既考虑了事物发展的延续性，又充分考虑到事物的发展受偶然因素的作用而产生的随机变化。 1.2.5多元回归方法：
多元回归分析预测法是通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。它是研究一个随机变量与两个或两个以上一般变量之间相依关系的统计分析方法。
1.3 本设计采用的分析方法
本课程设计将采用一元线性回归预测法、多元回归预测方法，时间序列法，S曲线分析进行分析与预测。
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2 数据采集
2.1 数据来源
本设计所需的数据，（总人口、生产总值、旅客周转率等经济指标的）来源是2011年中国统计年鉴（http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2011/indexch.htm）。:
表2-1：上海市2006-2010年统计年鉴
公路客运量
年度
（万人）
2006 2007 2008 2009 2010
2784 2872 2934 2995 3634
1815 1858 1888 1921 2302
生产总值
总人口（万人）
(亿元）
10572.24 12494.01 14069.86 15046.45 17165.98
旅客周转量 （亿人公里）
86.8 94.0 94.1 99.6 115.4
2.2 数据处理
本课程设计选取上海市总人口数量、生产总值、旅客周转量作为主要指标。 a.总人口数量。针对此模型中被解释变量为公路客运量，其主要消费者为上海市民，总人口数量是一个重要的影响因素。
b.生产总值。交通运输的发展离不开国家宏观经济的密切影响，因此选取地区生产总值（GDP）作为解释变量之一，分析其对公路客运量的影响。
c.旅客周转量。反映交通部门一定时期内旅客运输工作量的指标。指旅客人数与运送距离的乘积，旅客周转量是制订运输计划和考核运输任务完成情况的主要依据之一。因此旅客周转量也是一个重要的影响因素。 2.2.1数据描述性分析
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处理过程：打开spss软件，在菜单栏中找到“分析—描述统计—频率”，单击出现一个对话框，在对话框中输入变量和数据，点击确定，即可得到最终数据。
表2—1：各指标描述性统计表
描述统计量 公路客运量(万人） 总人口（万人） 生产总值（亿元） 旅客周转量（亿人公里） 有效的 N （列表状态） N 5 5 5 5 5 极小值 2784 1815 极大值 3634 2302 均值 3043.80 1956.80 标准差 339.037 196.880 10572.24 17165.98 13869.7080 2502.80002 86.8 115.4 97.980 10.7467
图2—1：公路客运量与总人口茎叶图
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图2—2：公路客运量与生产总值茎叶图
图2—3：公路客运量与旅客周转量茎叶图
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