基于Holt-Winter模型的铁路货运量预测研究.pdf

文章编号：l003一l42l(2007)0卜0079—03中图分类号：U294．13文献标识码：A

基于Holt-Winter模型的
铁路货运量预测研究

StudyontheForecastofRailwayFreightTrafficVolumeBasedonHolt-WinterModel

童明荣，薛恒新，林琳
TONGMing—rong，XUEHeng—xin，LINLin

(南京理工大学经济管理学院，江苏南京210094)

(SchoolofEconomics&Management．NanjingUniversityofScience&Technology，Naming，
Jiangsu210094，China)

节预测模型，以期提高铁路月度货
摘要：建立Holt-Winter预测模型，将具有线性趋势、季节变动运量预测的精度。
和随机波动的时间序列进行分解研究，并与指数平滑法相结合，分
1Holt-Winter模型
别对长期趋势、趋势的增量和季节波动做出估计。介绍该模型的3
个平滑方程和1个预测公式，以及初始值的计算和最优加权系数值Holt—Winter模型的基本思想
的确定。通过实证分析，将预测结果与常用模型进行比较，说明该是把具有线性趋势、季节变动和随
模型的预测精度较高。机波动的时间序列进行分解研究，
关键词：铁路；货运量；Holt-winter模型；预测并与指数平滑法相结合，分别对长
期趋势、趋势的增量和季节波动做
出估计，然后建立预测模型，外推
Abstract-EstablishmentoftheHolt．Winterforecastmodelcouldmake
预测值。该模型由3个平滑方程和
decomposingstudyontimeserieswhichhaslineartrend。seasonalchangeand

randomwave。andseparatelyestimatethelong·termtrend，increaseoftrend1个预测公式组成。

andseasonalwavewithcombiningtheexponentialsmoothing．Theessay1．1平滑方程
introducesthreesmothingequationsandoneforecastequation。calculationofHolt—Winter模型以3个平滑
onginalvalueanddeterminationofoptimizedweight．Throughcasestudyand方程为基础，每个方程所平滑的参
comparingforecastreSUIts、I，imthatofcommonmodels。theessaypointsoutthat
数都与时间序列总模式的趋势性、
theHolt．Wintermodelhashigherforecastaccurecy．
季节性和随机性这3个组成部分之
Keywords：railway；freighttraficvolume；Holt-Wintermodel；forecast
一有关。这种方法不但可以平滑随
机性和修正趋势性，而且还包括了

户|_‘路货运量的预测是铁路各级利用铁路车流量历史数据研究铁一个处理季节性的附加参数，因此
，决策部门制定发展战略和规路货运量预测。能对既有趋势性又有季节性的变
划的重要依据。由于铁路运输部门目前采用的铁路货运量预测动趋势的时间序列进行预测。3个
对历史车流量数据有详尽的统计方法，以年度为单位预测时，误差平滑方程为：
和记录，而车流量的变化基本上反不大；若按月度预测时，则误差较St=／4一L+(1—13)(—l+一1)
映了铁路货运量的变化，因此本文大。以下通过建立Holt—Winter季b=y(——1)+(1一y)b，一l

第29卷第1期I_

基于Holt-Winter模型的铁路货运量预测研究童明荣等

j=pXt／+(1一p)It-L(2)计算初始增量易+。及初
2实证分析
式中：L为季节长度；是稳定成分；始指数平滑值+。：
b是线性成分；J为季节成分；、口、6+l=表1为某车站l4年的月度车
y为加权系数；，，为季节性修正系+l一-t-(L一1)／2流量数据⋯。为了与实际值及其他
数，即季节指数，等于时间序列的(3)分别计算前两个周期内每预测模型比较，检验模型预测结
原始数据x，与时间序列的一次平个时期的季节指数。果，用前13年的数据预测第14年
滑指数的比值，即，=x／。由第一个周期内每个时期的季的车流量。
于时间序列的原始数据x，里包含节指数：2．1季节性识别
了季节性、趋势性和随机性，而一，l一Xt／{l一[(L-t-1)／2一m】B}绘制该站月度车