基于SARIMA模型在我国铁路客运量中的预测

摘要：

铁路客运量预测是铁路旅客运输生产的重要基础工作,我国铁路运输业客运量呈现出明显的季节性波动.准确预测月度铁路运量能够为我国铁路运输发展规划提供科学依据,具有非常重要的现实意义.选择了2007年1月至2014年11月的全国铁路客运量数据来建立季节时间序列SARIMA模型.经过逐期差分和季节差分后最终建立了ARIMA(1,1,2)×(1,1,1)6模型,并选取了2008年3月至2014年11月我国铁路客运量数据的真实值和模型预测值进行了对比,平均绝对百分比误差MAPE是10.886％,模型的预测能力"优良",最后对2015年1月-2015年3月全国铁路客运量进行了预测.

关键词：客运量预测、时间序列、SARIMA

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资助基金：教育部人文社科基金项目13YJCZH278

在线出版日期：2015-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：95-104