铁路客运量预测模型对比分析

• 作者: 刘岩 王雷 金勇
• 来源期刊: 山东交通学院学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路客运量 指数平滑法 季节差分移动自回归模型 预测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 25-32,47
• 页数: 9页
• 分类号: U293.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0032.2020.03.005

摘要

为给铁路运输部门规划设计提供科学准确的短期铁路预测客运量,以2005-2018年铁路月客运量为基础,根据其增长趋势和周期性变化规律,分别采用季节性指数平滑法和季节差分自回归移动平均法(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)建立模型,预测2019年铁路客运量,并与实际客运量对比.以平均绝对百分比误差(root mean square error,MAPE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)为衡量标准,对比分析2种方法的预测结果.分析结果表明:与指数平滑法相比,应用SARIMA模型使预测的铁路客运量的MAPE减少56.26％,RMSE减少64.61％,SARIMA模型更适合对铁路客运量进行短期预测,精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘岩		56	341	10.0	13.0
2	王雷		7	16	2.0	4.0
3	金勇		1	0	0.0	0.0