发布时间 : 星期三 文章交通规划课程设计报告更新完毕开始阅读d0b3b61d6bd97f192279e9c4
第2章 规划区域社会经济现状分析及预测
2.1现状分析
以下表2-1、2-2、2-3分别为人口、GDP、汽车保有量的历史数据。
表2-1 规划区域人口历史数据 年份 小区1 小区2 小区3 小区4 小区5 2001 473 472 541 545 517 2002 521 594 572 522 513 2003 635 564 579 580 615 2004 633 606 689 604 683 2005 706 723 688 716 669 2006 702 775 700 709 727 2007 752 824 773 764 845 2008 806 813 804 846 855 2009 910 925 867 911 859 2010 905 971 959 960 968 表2-2 规划区域GDP历史数据 年份 小区1 小区2 小区3 小区4 小区5 2001 412 413.6 367.2 409.6 387.2 2002 516.6 480.6 494.1 465.3 524.7 2003 609 559 572 566 590 2004 734.8 768.9 699.6 727.1 737 2005 861.6 806.4 788.4 783.6 826.8 2006 943.8 932.1 1008.8 913.9 997.1 2007 1071 1150.8 1079.4 1052.8 1155 2008 1278 1306.5 1203 1201.5 1201.5 2009 1396.8 1516.8 1448 1515.2 1500.8 2010 1608.2 1616.7 1696.6 1623.5 1586.1 表2-3 规划区域汽车保有量历史数据 年份 小区1 小区2 小区3 小区4 小区5 2001 104 104 100 107 90 2002 158 154 150 176 179 2003 212 211 225 196 202 2004 259 256 261 245 270 2005 290 328 329 295 288 2006 381 360 357 383 358 2007 392 390 407 407 392 2008 469 487 474 458 488 2009 528 544 547 532 553 2010 584 568 588 580 573
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由2001-2010年各小区的人口、GDP和汽车保有量历史数据可以看出，数据的整体趋势都是线性增加的，但因个交通小区的功能、社会经济等的不同增长的幅度各不相同。
2.2人口预测
在Excel中对各小区未来年的人口作出预测，并得出预测函数。如下面的五个图分别为五个小区的预测图。
12500y = 47.388x + 443.67R2 = 0.9639200015001000系列1系列2线性 (系列2)500012345678910
图2-1 小区1人口散点图
22500y = 53.085x + 434.73R2 = 0.9615200015001000系列1系列2线性 (系列2)500012345678910
图2-2 小区2人口散点
32500y = 43.733x + 476.67R2 = 0.9579200015001000系列1系列2线性 (系列2)500013579
图2-3 小区3人口散点图
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42500y = 50.067x + 440.33R2 = 0.9631200015001000系列1系列2线性 (系列2)500013579
图2-4 小区4人口散点图
52500y = 48.3x + 456.61R2 = 0.946200015001000系列1系列2线性 (系列2)500013579
图2-5小区5人口散点图
各小区规划年的人口预测结果如下表2-4。
表2-4 规划年人口预测结果 2011 964.938 1018.665 957.733 991.067 987.91 2012 1012.326 1071.75 1001.466 1041.134 1036.21 2013 1059.714 1124.835 1045.199 1091.201 1084.51 2014 1107.102 1177.92 1088.932 1141.268 1132.81 2015 1154.49 1231.005 1132.665 1191.335 1181.11 2016 1201.878 1284.09 1176.398 1241.402 1229.41 2017 1249.266 1337.175 1220.131 1291.469 1277.71 2018 1296.654 1390.26 1263.864 1341.536 1326.01 2019 1344.042 1443.345 1307.597 1391.603 1374.31 2020 1391.43 1496.43 1351.33 1441.67 1422.61 2.3 GDP预测
在Excel中对各小区未来年的GDP作出预测，并得出预测函数。如下面的五个图分别为五个小区的GDP预测图。
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12500y = 129.47x + 231.08R2 = 0.9862200015001000系列1系列2线性 (系列2)500013579
图2-6 小区1GDP散点图
22500y = 139.94x + 185.47R2 = 0.9806200015001000系列1系列2线性 (系列2)500012345678910
图2-7 小区2GDP散点图
32500y = 129.57x + 203.34R2 = 0.9841200015001000系列1系列2线性 (系列2)500013579
图2-8 小区3GDP散点图
42500y = 136.72x + 173.87R2 = 0.9674200015001000系列1系列2线性 (系列2)500012345678910图2-9 小区4GDP散点图
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