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基于季节ARIMA模型的公交站点客流预测

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本文应用时间序列原理，基于公交站点客流变化规律的特性，建立了季节ARIMA模型，并利用计量经济学软件EViews加以求解。通过预测数据与实际数据的比较分析，预测误差在9%，作为中长期预测，结果在可以接受的范围;通过与传统的时间序列预测方法移动平均方法的对比，本文中的预测模型精度较高，在物联网环境提供大量数据的前提下，为公交动态调度的数据预测提供了一条新的途径。

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来源
《中国管理科学与工程学会2013年年会暨第十一届中国管理科学与工程论坛》|2013年|49-53|共5页
会议地点北京
作者
LIU Ya-bin; 刘亚彬; LU Shuang; 卢双; LUO Xing-gang; 雒兴刚; TANG Jia-fu; 唐加福; WANG Hong-feng; 王洪峰;
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作者单位

中国管理科学与工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 U491.17;
关键词
公共交通; 客流量; 季节自回归积分滑动平均模型; 预测误差;

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