基于季节ARIMA模型的公路交通量预测

• 作者: 林琳 童明荣 薛恒新
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通工程 交通量 季节ARIMA模型 预测
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 智能运输系统与交通工程
• 页码范围: 124-128
• 页数: 5页
• 分类号: U491.1+4
• 字数: 3764字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2008.01.024

摘要

为了提高公路交通量季节性预测的精度,在介绍一般ARIMA模型的基础上,推导出一种具有周期的季节ARIMA模型的一般表达式,以及使用这种模型进行建模和预报的一般过程.在实证分析中,先用傅立叶周期分析法检验时间序列的周期性并求出周期长度,然后用Eviews软件对时间序列作平稳性检验以及实现模型的识别、建立、选择与预测过程.与三个常用季节预测模型:分组回归模型、可变季节指数预测模型和季节周期回归模型相比,季节ARIMA模型的预测精度最高.研究结果对于更为科学准确地预测公路交通量具有一定意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛恒新	南京理工大学经济管理学院	173	3237	28.0	51.0
2	童明荣	南京理工大学经济管理学院	13	232	9.0	13.0
3	林琳	南京理工大学经济管理学院	15	235	9.0	15.0