推荐云浮市汽车客运西站平面布局设计 推荐 精品.docx
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课程设计任务书
题目云浮市汽车客运西站平面布局设计
系（部）交通与物流工程系
专业交通工程
班级交通092
学生姓名何大爷
学号090511266
20XX年12月6日至12月17日共2周
指导教师（签字）付东华
系主任（签字）
年月日
一、设计内容及要求
本次课程设计应完成的主要内容和任务如下：
1、项目的选取及背景分析
以云浮市客运西站作为研究对象，分析和了解客运站的选址地点、位置以及客运站的一些其他相关背景材料。
2、社会经济及交通运输现状分析
对云浮市的社会经济、交通运输现状进行分析，主要包括：
区域社会经济现状（总体经济发展态势、产业结构布局及发展趋势、社会收入及消费水平状况等）；
交通运输现状（综合运输发展状况，通过运量进行体现）；
区域目前的公路运输站场布局及发展情况（站场个数、等级、分布状况、发送班次及旅客发送量等）；
区域公路网及对外干线公路分析（对外公路的功能、意义、流量分析等）；
目前站场布局、设计等存在的问题分析；
新建站场的建设必要性分析；
新建站场的功能定位分析。
3、社会经济及运输量发展预测
在获取已有社会经济和运输量的基础上，采用相关的预测、分析方法，应用相应的预测和分析软件，对全域的社会经济指标（国内生产总值、人口、工农业生产总值等）、交通运输指标（客运量、客运周转量、货运量、货运周转量等）进行预测。
4、组织量与适站量预测
确定客运站组织量和适站量预测模型和方法，根据已有的社会经济和运输量预测结果，对客运站的组织量和适站量进行预测。
5、站级规模、有效发车位的确定
参考部颁汽车客运站规模和主要技术参数的计算方法，对云浮市汽车客运西站的站级规模、有效发车位等进行标定。
6、各种站场用房面积的确定
参考部颁汽车客运站规模和主要技术参数的计算方法，标定各种站场用房面积。
各种站房用地面积的计算出来后，需要用汇总表格进行汇总。
7、总平面图布置
应用AutoCAD软件进行站场平面布局图的绘制。
设计格式要求：
按山东交通学院课程设计工作规范统一规范格式。
二、设计原始资料
1、云浮市汽车客运西站相关资料（附件三）；
2、其他有关资料
三、设计完成后提交的文件和图表
1．计算说明书部分
预测方法说明：
每种预测至少采用两种预测方法，并进行预测结果分析对比。
预测数据说明：
为了使每个同学的原始设计数据不相同，需将附件三中课程设计资料中相关数据进行改动，改动内容和方法如下：
1改动内容：
预测客运量需要用到的相关数据。
如GDP、客运量等。
2改动方法：
第二组同学数据改动：
第一个同学（小组长）的数据不变（即所给数据），后面同学的数据均比前一个同学的数据小，第n个同学所得数据为要变动内容的原始数据减去一个相应的数，即原始数据减去（2n-1），即1，3，5，7，9，……
如：
小组长数据（原始数据）
年度
GDP
（万元）
人均GDP
（元）
工农业总产值（万元）
社会消费品零售总额（万元）
社会固资
产投资（万元）
财政
总收入（万元）
1990
54812
1306
65403
29734
95137
14622
第五个同学的数据（变动后）
年度
GDP
（万元）
人均GDP
（元）
工农业总产值（万元）
社会消费品零售总额（万元）
社会固资
产投资（万元）
财政
总收入（万元）
1990
58488
1297
65394
29725
95128
14613
注意：
做同一题目的任何两个同学的数据均不相同，如有相同，则按雷同设计处理。
提交不少于8000字《云浮市汽车客运西站平面布局设计》报告书一份。
2．图纸部分：
提交电子版及纸质版云浮市汽车客运西站的平面布局图一份（Autocad制图）。
四、进程安排
本次课程设计总体时间为二周，20XX年11月19日至20XX年11月30日，具体计划安排如下：
1、第一天项目背景资料收集；
2、第二、三天社会经济，交通运输发展分析及预测；
3、第四天组织量与适站量预测；
4、第五、六天站场总体规模的确定及计算；
5、第七天各设施用地面积及规模计算；
6、第八、九天绘图及完成报告；
7、第十天的提交、答辩。
五、主要参考资料
1、《交通港站与枢纽》张超李海鹰中国铁道出版社，20XX年6月
2、《交通枢纽与港站》胡列革刘中等人民交通出版社，20XX年9月
3、《汽车客运站建筑设计规范》，中华人民共和国行业标准，1999年6月
4、《汽车客运站级别划分和建设要求》，中华人民共和国交通部，20XX年
1.项目背景分析
云浮市位于广东省中西部、西江中游以南，东与肇庆市、江门市接壤，南与阳江市、茂名市毗邻，西与广西梧州交界，北临西江与封开县、德庆县隔江相望。
云浮为地级市，市人民政府驻云城区，管辖新兴县、郁南县、云安县，代管罗定市（县级市）。
总面积7779平方公里，其中耕地面积183.36万亩，水田面积135.26万亩。
在全市总面积中，山区面积占60.5%，丘陵面积占30.7%，是典型山区市。
全市常住人口361.28万人，其中，非农业人口100.59万人，农业人口172.09万人，人均耕地0.67亩。
少数民族14个，人数约1万人，占全市人口的0.003%。
2．社会经济及交通运输现状分析
2.1社会经济发展状况
云浮市地处珠江三角洲经济开发边缘，又是正在形成的黄金水道西江经济走廊2廊轴中的中部，是通往祖国大西南的重要门户，成为内陆城市接受沿海经济辐射的重要通道和桥梁之一。
项目所在地区历史上就有向珠江三角洲地区输出建材、能源与人才、劳务的传统，珠三角亦向该地区转移技术和资金。
同时项目所在地区背靠祖国大西南，其经济发展所需的资源、人才和消费市场构成了一个潜在的大资源，有待开发和利用。
因而应该充分利用这一优势，加强与各地区之间
西江是华南地区最大、最长、通航能力最强的河流，它是珠江三角洲经济发达地区向内陆辐射，西江中上游城市向外拓展的主要通道。
境内西江沿线港口众多，这些港口可直接上至广西梧州、柳州，下至穗、港、澳。
一股全面开发利用西江的热潮已兴起，一条新的省际经济发展轴线正在形成。
据统计，20XX年全市国内生产总值实现245.4亿元，同比增长13.8%。
其中第一产业增加值78.23亿元，增长6.4%；第二产业增加值72.24亿元，增长25.9%；第三产业增加值64.82亿元，增长10.7%。
全社会固定资产投资总额107.31亿元，增长27.8%。
在岗职工工资总额20.56亿元,增长16.7%。
农民人均纯收入4222元，增长5.5%。
云浮市社会经济发展情况见下表。
年份
总人口（万人）
工农业总产值（亿元）
国内生产总值（亿元）
合计
工业总产值
农业总产值
合计
第一产业
第二产业
第三产业
2000
225.12
214.4
159.55
54.85
109.69
34.56
27.31
47.82
20XX
229.38
244.04
181.99
62.05
125.2
39.63
32.39
53.18
20XX
230.14
285.67
214.11
71.56
141.03
44.9
38.24
57.89
20XX
231.28
341.44
257.89
83.55
171.04
52.13
44.62
64.29
20XX
231.96
407.78
312.35
95.43
185.3
58.99
51.82
74.49
20XX
233.36
473.86
364.2
109.66
215.4
66.23
60.24
88.93
20XX
236.82
545.05
420.37
124.68
215.38
69.31
77.25
68.82
20XX
238.62
598.13
489.28
132.57
260.77
81.56
105.89
73.32
20XX
242.68
661.38
523.03
138.35
289.86
75.48
129.58
84.8
20XX
245.8
697.54
551.82
145.72
316.43
77.51
131.67
108.25
20XX
252.76
746.92
593.97
152.95
364.27
90.06
147.3
126.91
20XX
256.12
792.05
631.57
160.48
464.09
110.19
206.52
145.38
人口变化趋势如图1：
图1
GDP变化如图2：
图2
2.2交通运输发展状况
云浮市的交通运输长期以来是以公路、水运为主，主要通过西江航运和国道324主干线公路，沟通本省与区外的联系。
经过多年的建设，目前区域综合运输网已有了一定基础。
公路建设：
通过人力提高等级，增加通车里程，20XX年度全市公路通车总里程达到4398．6公里，平均每百平方公里拥有公路56.5公里，高速公路实现了零的突破，实现县通一、二级水泥路，镇基本通二级公路，行政村基本通公路，并有80%的镇实现通村公路硬底化。
站场残缺状况得到缓解。
“十五”期间先后建成了云浮市公路运输枢纽管理服务中心、新兴新洲客运站、郁南飞凤客运站、市区城西客运站、郁南连滩客运站、云安高村客运站等13个客运站；港口建设取得实质性进展，完成了西江创建全国文明样板航道建设，通航能力从500吨提高到1000吨；六都港四围塘码头和黄湾码头完成投资1500万元。
云浮交通科技发展所面临的困难和存在的不足。
相对于云浮经济社会和交通事业的全面、快速、协调、可持续的发展势头和对科技的需求，相对于“泛珠三角”区域经济合作要求达到的交通服务能力和水平的目标要求，相对于发达市的交通科技水平、云浮交通科技依然存在较大的差距，存在着不少问题。
其主要问题可归纳为“一个滞后，两个不适应”。
交通科技研发水平相对滞后于交通快速发展的需要。
项目类型上，一般性的技术研究项目、重大项目研究或可推广应用型的技术较少；选题方向上，建设技术层面的研究项目、航道与港口建设技术、营运、养护及宏观决策等层面的研究项目不足，研究定位上，“品牌”意识不强。
对一些应用性强、推广性好、能及时转化为生产力的科技成果的扶持力度不够，配套措施不到位，使部分新技术、新材料、新工艺不能及时转化为现实生产力。
交通科技体制和管理机制不适应交通快速发展的需要。
尚未按照市场机制建立可以实现统筹管理和协调发展的交通科技基础条件平台；行业内企业尚未真正成为技术创新主体，对科技开发的重视普遍不够。
科技人才不适应交通快速发展的需要。
交通科技人力资源储备不足，科技缺乏发展后劲，吸引人才、留住人才、用好人才的激励机制和政策措施不够完善。
云浮市旅客交通运输情况见下表。
年份
客运量（万人）
客运周转量（万人公里）
2000
3756
197850
20XX
4085
210495
20XX
4410
227126
20XX
4795
242573
20XX
5263
255674
20XX
5803
271783
20XX
6237
295590
20XX
6684
329645
20XX
7176
351946
20XX
7658
388278
20XX
8075
412647
20XX
8510
447223
客运走势图如下图4：
云浮市客运量走势图图4
2.3交通运输特点
随着云浮市工农业生产发展、旅游业的发展和人们生活质量的提高，公路运输将占主导地位，主要体现在以下方面：
1.随着国民经济结构、产业结构和产品结构的变化，农业、能源、建材等基础产业将得到加强，加工工业将迅速发展，这对交通运输业无论在运输数量还是运输质量上都提出了更高的要求。
2.农业经济领域中劳动分工的深入推行，将使农村经济商品率大大提高，城乡之间、村镇之间的物资交流日益扩大，小批量、短批量、短距离的物资交流将会大幅度增加；乡镇企业的发展，贫困地区的经济开发，农村前往城市打工、服务人员的增加，必然导致人员交往、原材料输入及生产成品输出销售额的增加。
3.旅游资源的开发，城镇人口的增加，人们生活质量的提高，将会增大人口的流动性。
4.由于经济发展迅速，客货运量大幅度增长己成定局。
而相对于水路、铁路、航空运输来说，公路运输有速度快、周期短、运行灵活、装卸方便、一次到位等诸多优势，故公路运输所占运输市场份额正快速攀升。
2.4既有客运站状况及存在问题
云浮市区内原有汽车站一个，即云浮汽车总站，位于兴云东路。
该站包括两部分，一是云浮汽车总站，一是云城客运站。
前者辐射市际和省际之间的公路运输，后者辐射云城市区。
随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，原有的云浮汽车总站处在超负荷运行状态。
1999年，云城客运站不得不从总站中搬出来，在浩林路租用场地，作为市区临时汽车客运站，并改名为城南汽车客运站，勉强应付了两年多。
20XX年4月，这个租用场地将要到期，城南汽车客运站必须搬迁，因此，建设新的城区汽车客运站已成当务之急。
3.社会经济及运输量发展预测
适用于发展预测的方法很多，根据本次项目的目的和要求，结合云浮市社会经济与道路旅客运输发展的特点，拟采用回归分析模型、三次指数平滑法、弹性系数法等模型进行预测。
选用多种模型进行预测时，各模型预测结果不尽相同，为了使预测结果更接近真值，可运用组合预测方法对结果进行修正。
3.1一元线性回归分析
一元线性相关回归分析预测法，是根据自变量X和因变量Y的相关关系，建立x与y的线性关系式，其关系式中求解参数的方法是统计回归分析法，所以X与Y的关系式就称回归方程。
一元线性相关回归方程的一般式为：
Y=a+bX
其中，
为被解释变量，
为解释变量，a为常数，b为回归系数。
利用最小二乘进行参数估计，已知一组样本观测值（
），（i=1,2,…n），要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值，即样本回归线上的点
与真实观测点
的“总体误差”尽可能地小，或者说被解释变量的估计值与观测值应该在总体上最为接近，最小二乘法给出的判断标准是：
二者之差的平方和最小。
即在给定样本观测值之下，使Q最小。
=
根据微积分学的运算，当对a、b的一阶偏导数为0时，达到最小。
参数a、b确定后，有Y=a+bX。
（1）回归变量的选择
在选择变量时，若选择的相关因素过多，累积误差就越大，所以在筛选时，尽可能使自变量少一些，并使自变量相互独立。
所以对人口、工农业总产值、GDP和客运量以年份作为回归变量建立一元线形回归模型。
（2）回归模型的建立
借助数据分析建立各模型如下：
对人口进行性一元线性回归：
Y
X
预测值
残差
预测区间下限
预测区间上限
229.38
20XX
225.6090909
3.770909091
218.3147912
232.9033907
230.14
20XX
228.2858182
1.854181818
221.2215194
235.350117
231.28
20XX
230.9625455
0.317454545
224.0824501
237.8426409
231.96
20XX
233.6392727
-1.679272727
226.8938302
240.3847153
233.36
20XX
236.316
-2.956
229.6526551
242.9793449
236.82
20XX
238.9927273
-2.172727273
232.356974
245.6284805
238.62
20XX
241.6694545
-3.049454545
235.0061097
248.3327994
242.68
20XX
244.3461818
-1.666181818
237.6007393
251.0916244
245.8
20XX
247.0229091
-1.222909091
240.1428137
253.9030045
252.76
20XX
249.6996364
3.060363636
242.6353376
256.7639351
256.12
20XX
252.3763636
3.743636364
245.0820639
259.6706634
一元线性回归分析
数据
回归系数置信水平
0.05
统计量
变量
数据个数
均值
自变量
11
20XX
因变量
11
238.9927273
回归统计量
回归平方和
788.1355782
误差平方和
70.98864
X平方和
110
回归系数R
0.957794824
回归系数R平方
0.917370924
调整了的R平方
0.908189916
标准误差
2.808491885
截距
-5130.522182
斜率
2.676727273
回归方程
Y=-5130.52218181819+2.67672727272727X
对GDP进行一元线性回归：
模型如下：
Y
X
预测值
残差
预测区间下限
预测区间上限
125.2
20XX
100.885
24.315
25.47489676
176.2951032
141.03
20XX
130.6856364
10.34436364
57.65333462
203.7179381
171.04
20XX
160.4862727
10.55372727
89.35830676
231.6142387
185.3
20XX
190.2869091
-4.986909091
120.5510144
260.0228037
215.4
20XX
220.0875455
-4.687545455
151.20XX951
288.9746958
215.38
20XX
249.8881818
-34.50818182
181.2862797
318.4900839
260.77
20XX
279.6888182
-18.91881818
210.8016679
348.5759685
289.86
20XX
309.4894545
-19.62945455
239.7535599
379.2253492
316.43
20XX
339.2900909
-22.86009091
268.1621249
410.4180569
364.27
20XX
369.0907273
-4.820727273
296.0584255
442.123029
464.09
20XX
398.8913636
65.19863636
323.4812604
474.3014669
一元线性回归分析
数据
回归系数置信水平
0.05
统计量
变量
数据个数
均值
自变量
11
20XX
因变量
11
249.8881818
回归统计量
回归平方和
97688.57204
误差平方和
7587.185719
X平方和
110
回归系数R
0.963291421
回归系数R平方
0.927930362
调整了的R平方
0.919922625
标准误差
29.03481764
截距
-59530.18836
斜率
29.80063636
回归方程
Y=-59530.1883636364+29.8006363636364X
对客运量进行一元线性回归分析：
模型如下：
Y
X
Y'=Y
X'=Ln（X）
预测值
残差
预测区间下限
预测区间上限
4085
20XX
4085
7.601402335
3967
118
3831.161171
4102.842866
4410
20XX
4410
7.60190196
4423.3
-13.3
4287.461183
4559.142878
4795
20XX
4795
7.602401336
4879.37
-84.4
4743.533329
5015.215024
5263
20XX
5263
7.602900462
5335.22
-72.2
5199.377838
5471.059533
5803
20XX
5803
7.60339934
5790.84
12.16
5654.994936
5926.676631
6237
20XX
6237
7.603897969
6246.23
-9.23
6110.384851
6382.066546
6684
20XX
6684
7.604396349
6701.39
-17.4
6565.547808
6837.229503
7176
20XX
7176
7.604894481
7156.32
19.68
7020.484034
7292.165729
7658
20XX
7658
7.605392365
7611.03
46.97
7475.193754
7746.875449
8075
20XX
8075
7.605890001
8065.52
9.482
7929.677194
8201.358889
8510
20XX
8510
7.60638739
8519.78
-9.78
8383.934579
8655.616274
一元对数回归分析
数据
回归系数置信水平
0.05
统计量
变量
数据个数
均值
自变量
11
20XX
因变量
11
6245.090909
LinEst函数的输出
回归系数
标准误差
R平方/标准误差
F统计量/自由度
平方和
斜率
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