【摘 要】
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分析了国民经济宏观因素与公路货运量和货物周转量之间的相互影响,提出了基于灰色关联度算法与熵权法相结合的灰熵关联度算法,依据《陕西统计年鉴》中近14年的经济数据与公路
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划项目(2017ZDJC-23);陕西省交通运输厅科研项目(13-45x)
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分析了国民经济宏观因素与公路货运量和货物周转量之间的相互影响,提出了基于灰色关联度算法与熵权法相结合的灰熵关联度算法,依据《陕西统计年鉴》中近14年的经济数据与公路货运量和货物周转量数据,研究了国民经济宏观因素与公路货运量和货物周转量之间的关联系数,给出了各个经济指标对公路货运量和货物周转量的影响程度;去除各数据之间量纲的影响,用灰色关联度算法计算经济指标与公路货运量和货物周转量之间的关联系数,用熵权法计算各经济指标的权重;基于经济指标的关联系数及其权重,计算了各个经济指标与公路货运量和货物周转量之间的关联度,并分析了北京市和天津市公路货运量的影响因素。分析结果表明:对于经济指标,公路货运量和货物周转量呈现相似的关联趋势,陕西省公路货运量与第一产业产值、工业增加值、第二产业产值之间的关联度较高,分别为0.944 7、0.941 7、0.940 2,货物周转量与第一产业产值、城镇单位在岗职工平均工资、人均生产总值的关联度较高,分别为0.920 7、0.915 9、0.915 3;北京市公路货运量与第三产业指数、第二产业指数、人均生产总值指数的关联度较高,分别为0.716 2、0.714 8、0.710 9;天津市公路货运量与城镇单位在岗职工平均工资、生产总值、第三产业产值、第二产业产值、工业增加值、人均生产总值的关联度较高,分别为0.862 0、0.855 6、0.853 4、0.851 4、0.851 4、0.851 3。可见:北京市与天津市公路货运量关联因素分析结果总体上同陕西省基本一致,主要关联因素都是该地区三大产业产值。
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