基于波动聚集性的城际高铁客流量预测

• 作者: 李新杰 耿立艳 鲁荣利
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路运输 城际高铁 客流量 预测 ARIMA-GARCH模型
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 高速铁路技术
• 页码范围: 1890-1896
• 页数: 7页
• 分类号: U412.366
• 字数: 5611字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.2019.08.004

摘要

由于受到众多因素的影响,城际高铁客流量序列呈现出波动聚集性特征,常用的预测方法很难准确揭示这种波动聚集性特征,一定程度上限制了城际高铁客流量预测精度的提高.为解决该问题,将自回归差分移动平均(ARIMA)模型与广义自回归条件异方差(GARCH)模型相结合,提出城际高铁客流量的ARIMA-GARCH预测模型.先构建城际高铁客流量序列的ARIMA模型,再利用GARCH模型刻画ARIMA模型残差的波动聚集性.利用某车站的城际高铁客流量数据检验ARIMA-GARCH模型的有效性.研究结果表明:ARIMA-GARCH模型刻画出了城际高铁客流量的波动聚集性特征,其短期、中期、长期预测精度均高于ARIMA模型.随着预测步数的增加,ARIMA-GARCH模型的预测精度逐渐下降.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿立艳	石家庄铁道大学经济管理学院	43	214	10.0	14.0
2	鲁荣利		2	3	1.0	1.0
3	李新杰		2	3	1.0	1.0