1. 研究目的与意义（文献综述）

1. 目的及意义1.1目的：交通运输业是国民经济和社会发展的重要基础，对保障国民经济持续健康快速发展，改善人民生活和促进国防现代化建设具有重要作用。

因此，交通运输系统是社会经济系统的一个重要子系统，社会经济大系统是交通运输系统发展的外部环境，两者相互影响:社会经济系统是交通运输系统存在与发展的根源，交通运输的发展必然受社会经济发展水平和方式的影响;同时交通运输的发展的最终目的也是为社会经济发展而服务，会在不同程度上适应、促进或者制约社会经济系统的正常发展。

基于此，国民经济的发展客观上要求交通运输系统和社会经济系统协调发展。

2. 研究的基本内容与方案

2. 研究（设计）的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施2.1 研究（设计）的基本内容：1） 绪论1.1 研究的背景及意义1.2 国内外研究现状1.3 研究的主要内容与技术路线2）湖北省交通运输发展现状分析 对交通运输业的近15年主要指标进行统计分析，得出发展轨迹及结构特征3）基于时间序列分析法主要指标预测建立模型移动平均法，指数平滑法，曲线趋势模型，ARIMA模型等4）不同模型结果比较分析及预测结果选定通过比较分析不同模型结果，或进行组合预测，得出最终预测结论；在此基础上，提出湖北省交通运输业发展建议5）总结5.1总结5.2展望参考文献 2.2 目标：以湖北省为研究对象，结合湖北省近20年来交通运输发展的主要指标进行统计分析，并根据时间序列分析法原理构建多种湖北省交通运输发展主要指标的时间序列分析模型，利用 SPSS Statistics 软件，实现模型运算，对各种拟合的时间序列分析模型性能及精度进行检验和评估，为湖北省的整体最有发展提供了理论支撑和政策依据；2.3 技术方案及措施本文拟采用的技术路线如下图所示。

资料的收集及筛选确定论文的框架和研究内容交通现状分析交通主要指标计算Spss软件模拟 时间序列模型 调整和检验 预测结果分析和评估结论及总结全文

3. 研究计划与安排

3.进度安排1——2 周：选题、查阅文献、完成开题报告；3——4 周：调研、收集资料和数据、分析计算有关数据；5——8 周：进行系统方法的选取或设计，使用相应计算机软件建模和求解，进行数据分析，得到所需结果和结论；9——10 周：完成论文初稿撰写；11——13 周：论文初稿修改；14 周：论文二稿修改；15 周：论文三稿修改，完成论文终稿；16 周：毕业答辩

4. 参考文献（12篇以上）

4.阅读的参考文献不少于 15 篇[1]交通运输局. 全国年度统计公报[2]王莹，韩宝明，张琦，李得伟.基于SARIMA模型的北京地铁进站客流量预测。

交通运输系统工程与信息，2015, (06): 205-211[3]史其信，郑为中《交通运输工程学报》2004年4期[4]潘罗敏.地铁短时客流量预测预警研究[D].首都经济贸易大学，2011.[5]王超，钱进，李军，赵静.基于时间序列的趋势外推模型预测城市轨道交通车站客流的应用[J].铁路计算机应用，2012,(05): 50-51 55.[6]GEV-based destination choice models that account for unobserved similarities among alternatives[J].Shlomo Bekhor, Joseph N. Prashker. Transportation Research Part B. 2007 (3)[7]A study of on integrated intercity travel demand model[J].Enjian Yao, Takayuki Morikawa. Transportation Research Part A. 2005 (4)[8]A passenger travel demand model for Copenhagen(J].Goran Jovicic, Christian Overgaard Hansen. Transportation Research PartA. 2003 (4)[9]Solution of inverse heat conductionproblems using Kalman filter:enhanced Bayesian back propagation neural network data fusion. Deng S, Hwang Y. International Journal of Heat and Mass Transfer.2007[10]Seasonal specific structural Time Series. Proietti, T. Studies in Nonlinear DynamicsEconometrics. 2004[11]胡洁琼，李珍萍，基于时间序列的全社会货运量预测及分析[J].物流技术2014,33(5):128-130[12]霍东辉，基于时间序列的交通量预测研究.[J]交通世界·运输车辆2015，(24) 144-146[13]杨新，基于模糊时间序列的港口铁路货运量预测. [J]科技创新 2015（30）5-6[14]康坛，丁静之，基于时间序列分析的铁路货运周转量预测模型选择及实证研究.[C]2008[15]郝川，基于模糊时间序列分析的广铁货运量预测[D].2014.1：30-31[16]余海燕，基于ARIMA模型预测我国2012年的货运量[J].内蒙古财经学院学报.2012.(2):17-20[17]陈胜可.SPSS统计分析从入门到精通[M].清华大学出版社,2013.[18]贾俊平编著.统计学[M].中国人民大学出版社,2006.