發(fā)布時(shí)間：2020-12-10 05:49

　　文章針對(duì)我國(guó)鐵路客運(yùn)量進(jìn)行短期預(yù)測(cè),首先分析現(xiàn)有常見(jiàn)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)點(diǎn)與不足,然后試圖通過(guò)構(gòu)造新的組合或修正模型,從而實(shí)現(xiàn)提高預(yù)測(cè)精度。在構(gòu)建年度數(shù)據(jù)組合模型時(shí),發(fā)現(xiàn)以偏最小二乘回歸、主成分回歸和嶺回歸為基礎(chǔ)進(jìn)行組合時(shí),預(yù)測(cè)精度達(dá)到了最優(yōu);在構(gòu)建季度數(shù)據(jù)模型時(shí),首先通過(guò)修正的時(shí)間序列分解法與季節(jié)周期回歸模型顯著地提高了預(yù)測(cè)精度,然后以這兩個(gè)模型為基礎(chǔ)構(gòu)造組合模型,預(yù)測(cè)精度進(jìn)一步得到提高。 

【文章來(lái)源】：統(tǒng)計(jì)與決策. 2019年21期 第66-71頁(yè) 北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于灰色回歸組合模型的鐵路客運(yùn)量預(yù)測(cè)研究[J]. 王彬.  重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2017(11)
[2]基于組合預(yù)測(cè)方法的公路客運(yùn)量預(yù)測(cè)[J]. 朱方方,覃鵬,趙祖菊,王正.  綜合運(yùn)輸. 2017(02)
[3]基于SARIMA模型在我國(guó)鐵路客運(yùn)量中的預(yù)測(cè)[J]. 郝軍章,崔玉杰,韓江雪.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2015(18)
[4]偏最小二乘建模在R軟件中的實(shí)現(xiàn)及實(shí)證分析[J]. 齊琛,方秋蓮.  數(shù)學(xué)理論與應(yīng)用. 2013(02)
[5]客運(yùn)交通量預(yù)測(cè)模型構(gòu)建與分析[J]. 張愛(ài)霞,張?jiān)迄i,王健,衣麗芬.  河北理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(04)
[6]基于偏最小二乘回歸的我國(guó)民航客運(yùn)量影響因素分析[J]. 朱衛(wèi)衛(wèi).  中國(guó)市場(chǎng). 2010(41)
[7]基于主成分回歸的公路客運(yùn)量預(yù)測(cè)模型研究[J]. 李曉剛,賈元華,敖谷昌.  交通標(biāo)準(zhǔn)化. 2009(09)
[8]灰色預(yù)測(cè)模型在公路客運(yùn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 師帥兵,姚春,高瑩瑩,李燕.  公路與汽運(yùn). 2008(02)



本文編號(hào)：2908182