基于ARIMA模型的极端事件下铁路货运量预测研究.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共23页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于ARIMA模型的极端事件下铁路货运量预测研究.pptx
基于ARIMA模型的极端事件下铁路货运量预测研究目录ARIMA模型介绍ARIMA模型的基本概念ARIMA模型在时间序列预测中的应用ARIMA模型的优势与局限性极端事件对铁路货运量的影响极端事件的分类和特点极端事件对铁路货运量的影响机制极端事件对铁路货运量影响的实证分析基于ARIMA模型的铁路货运量预测方法数据的收集和处理ARIMA模型的参数估计和检验模型的预测精度和误差分析实证研究数据来源和样本选择实证分析过程和结果结果比较和解释结论和建议研究结论对铁路货运量预测的建议对未来研究的展望感谢观看
基于ARIMA模型的重庆货运量预测.pdf
第9卷第3期重庆交通大学学报(社科版)2009年6月Vo1.9No.3JOURNALOFCHONGQINGJIAOTONGUNIVERSITY(SocialSciencesEdition)Jun.2009基于ARIMA模型的重庆货运量预测王代瑜(重庆交通大学交通运输学院,重庆400074)摘要:采用求和自回归移动平均模型(ARIMA),对国家统计局和(2OO6年重庆统计年鉴》提供的重庆货运量数据进行分析。结果显示,ARIMA(5,2,1)模型提供了较准确的预测结果,可用于未来的预测,能为重庆运输业的发展提
ARIMA模型在铁路货运量预测中的应用.pdf
’—--41B1042024200806000804:U29.3:文章编号:0()中图分类号文献标识码ARIMA模型在铁路●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●’2’2●尹左斌,郑鹏辉,梅家农,枨恩路610081(1.成都铁路交大危险货物技术服务中心咨询部,四川成都;2.066004燕山大学理学院,河北秦皇岛)运行短期趋势的预测准确率较高,是近年应用比较广摘要:铁路货物运输是国民经济的重要组一B—J泛的方法之。基本模型有三种:自回归模型成部分,对铁路
基于ARIMA模型与Winter模型的水运货运量预测比较.docx
基于ARIMA模型与Winter模型的水运货运量预测比较水运货运量是指通过水运途径进行货物运输的数量。对水运货运量的准确预测可以帮助企业合理安排资源,提前做好物流准备,以提高运输效率和降低成本。本文将比较基于ARIMA模型和Winter模型的水运货运量预测方法,并分析其优缺点。首先,我们来介绍ARIMA模型。ARIMA模型是一种经典的时间序列分析方法,其通过对历史数据进行拟合,来预测未来的数据。ARIMA模型由自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三部分组成。AR部分描述了当前值与过去值之间的关系,
基于ARIMA模型与Winter模型的水运货运量预测比较.docx
基于ARIMA模型与Winter模型的水运货运量预测比较基于ARIMA模型与Winter模型的水运货运量预测比较摘要:水运货运量预测在物流和供应链管理中具有重要意义。为了提高预测准确性,研究人员提出了许多预测模型,其中ARIMA模型和Winter模型被广泛应用。本文将对这两种模型进行比较,并分析其优缺点和适用场景。1.引言水运货运量预测对于物流和供应链管理至关重要。准确的货运量预测可以帮助企业规划运输资源,提高物流效率。为了实现准确的货运量预测,研究人员提出了各种统计模型,并逐渐发展了ARIMA模型和Wi