短期货运预测模型研究

摘要：

短期货运量的预测对于交通运输系统的运作与管理具有重要意义.本文将回归分析与时间序列分析相结合,提出一个带有回归项和时间序列误差项的回归-时序混合模型,用以进行短期货运量的预测.在对模型进行识别、初估计的基础上,采用极大似然方法进行参数估计,经反复拟合,并对模型进行相应检验,最后得到符合要求的拟合模型.应用此回归-时序混合模型进行月度货运量的拟合预测,并与多元线性回归模型和季节ARIMA模型的拟合预测结果相比较,表明回归-时序混合模型可以提高短期货运量的预测精度.

关键词：货运量、预测、回归分析、时间序列分析、季节ARIMA、极大似然

所属期刊栏目：6

分类号：U491.1+4 (交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2008-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：65-68,85