基于乘积季节模型的铁路客运量预测

• 作者: 张杰 葛灵
• 来源期刊: 重庆工商大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 乘积季节模型 铁路客运量预测 Eviews R软件
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 18-25
• 页数: 8页
• 分类号: O211.61
• 字数: 4748字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16055/j.issn.1672-058X.2018.0003.003

摘要

利用中国铁路客运量2005-2016年的月度数据资料,采用乘积季节模型进行建模,对2017年1-6月进行预测;在Eviews和R软件操作下训练与测试数据,分别得到两种乘积季节模型;结果表明:两种软件下客运量的预测误差率均控制在10％以内,两种模型都能较好地预测铁路客运量未来数据的变化情况;通过比较,Eviews建立乘积季节模型,数据分析思维更加严谨,但操作较为复杂,平均预测误差率为4.59％,预测正确率稍低;R软件利用程辑包中相关分析、参数估计与预测函数等,可直接进行分析与预测,操作较为简便,平均预测误差率为3.36％,数据预测正确率较高;通过利用R软件建立ARIMA(2,1,1)×(1,1,1)12模型,此时模型预测精度较好,为预测未来全国铁路客运量变化提供一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张杰	西南交通大学数学学院统计系	53	507	13.0	21.0
2	葛灵	西南交通大学数学学院统计系	3	3	1.0	1.0