基于时间序列的铁路客流量预测及票额优化配置

发布时间：2021-05-24 03:50

　　铁路客流量受多因素影响,其时序特征明显,因此,基于平稳时间序列构建客流数据预测模型及区间票额分配模型,有利于掌握客流动态变化,改善铁路运营压力。实现特征数据抽取系统开发,进行累加、循环、筛选算法等数据预处理;运用多因子方差分析评价多种因素的显著相关性影响,通过自回归移动平均模型（auto-regressive moving average model, ARMA）进行短时旅客客流量预测及其优化建模,结果表明:该模型拟合效果良好,预测精度高。此外,基于线性规划实现客座率最大化的区间票额分配优化模型,并通过真实数据验证其方案是可行、有效的,研究结果对于指导铁路票额分配具有较好的参考价值。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(24)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 关键技术及系统架构
2 基于SAS的预测建模及数据分析
    2.1 客流量规律及多因素方差分析
    2.2 平稳序列检验
    2.3 纯随机性检验
    2.4 基于ARMA(p,q)模型的预测及评价
3 客座率最大化的票额分配模型构建
    3.1 基于线性规划的优化建模
    3.2 基于Lingo的票额分配优化实验分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]航班多级动态规划策略与运行控制优化[J]. 陈华群.  科学技术与工程. 2019(31)
[2]基于多源数据的交叉口分流向交通需求预测[J]. 焦方通,孙锋,赵菲,李庆印,郭栋.  科学技术与工程. 2018(16)
[3]基于随机森林回归算法的高速铁路短期客流预测研究[J]. 李丽辉,朱建生,强丽霞,乔庆杰.  铁道运输与经济. 2017(09)
[4]我国市郊铁路客流特征分析及需求预测[J]. 帅斌,张玥,张永超.  铁道工程学报. 2014(01)
[5]基于指数平滑法和马尔科夫模型的公路客运量预测方法[J]. 芮海田,吴群琪,袁华智,冯忠祥,朱文英.  交通运输工程学报. 2013(04)
[6]基于SAS的非平稳时间序列分析及实证研究[J]. 刘佳,赵慧文,刘光荣.  汕头大学学报(自然科学版). 2010(01)



本文编号：3203494