公交客运量的时间序列预测模型

发布时间：2018-11-08 21:13

【摘要】：为公交规划科学合理的进行,建立公交客运量时间序列预测模型.通过对公交客运量影响因素进行分析,选取市区人口数、从业人员数、在校学生数、工业生产总值、职工年平均工资、公交车辆数、运营线路数等7个指标自变量,利用指数平滑法对自变量进行预测;在对自变量进行相关分析及因子分析的基础上,建立prais-winsten AR(1)自回归时间序列模型对公交客运总量进行预测;采用ARMA模型对哈尔滨市各分区公交客流量进行了拟合和预测.结果表明:所建立的时间序列预测模型预测效果良好,验证了模型的有效性和准确性.
[Abstract]:In order to carry out public transport planning scientifically and reasonably, a time series prediction model of bus passenger volume is established. Based on the analysis of the influencing factors of bus passenger volume, seven independent variables are selected, such as the urban population, the number of employees, the number of students in school, the gross industrial product, the average annual wage of the staff and workers, the number of public transport vehicles and the number of operational routes. Using exponential smoothing method to predict independent variables; On the basis of correlation analysis and factor analysis of independent variables, prais-winsten AR (1) autoregressive time series model is established to predict the total amount of bus passenger transportation. The ARMA model is used to fit and forecast the passenger flow of public transportation in Harbin. The results show that the established time series prediction model has good prediction effect and verifies the validity and accuracy of the model.
【作者单位】： 东北林业大学;哈尔滨市交通运输局;包钢稀土(集团)高科技股份有限公司;
【基金】：黑龙江省交通运输厅重点科技资助项目(2011TZD037)
【分类号】：U491.17

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2319697