基于ARIMA模型的城市公共自行车需求量短期预测方法研究

• 作者: 林燕平 窦万峰
• 来源期刊: 南京师范大学学报（工程技术版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 公共自行车 ARIMA模型 需求量 短期预测
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机工程
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 分类号: U491.1
• 字数: 3051字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2016.03.006

摘要

预测在城市公共自行车的研究中占重要地位,对站点未来需求量进行分析和预测,可为管理者提前分配自行车和用户合理制定出行方案提供依据.本文采用自回归求积移动平均(ARIMA)模型,对公共自行车高峰时段的需求量时间序列进行拟合和预测,并与基线法(Baseline)预测误差比较,结果显示对于不同站点类型的预测,此模型的预测值与实际值的平均相对误差均低于Baseline预测方法.ARIMA模型的预测精度相对较高,且预测结果可信,可为城市公共自行车管理和使用提供预测的理论与方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	窦万峰	南京师范大学计算机科学与技术学院	60	293	9.0	14.0
2	林燕平	南京师范大学计算机科学与技术学院	2	26	2.0	2.0