基于ARIMA模型的城市公共自行车需求量短期预测方法研究

林燕平; 窦万峰

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基于ARIMA模型的城市公共自行车需求量短期预测方法研究

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预测在城市公共自行车的研究中占重要地位,对站点未来需求量进行分析和预测,可为管理者提前分配自行车和用户合理制定出行方案提供依据.本文采用自回归求积移动平均(ARIMA)模型,对公共自行车高峰时段的需求量时间序列进行拟合和预测,并与基线法(Baseline)预测误差比较,结果显示对于不同站点类型的预测,此模型的预测值与实际值的平均相对误差均低于Baseline预测方法.ARIMA模型的预测精度相对较高,且预测结果可信,可为城市公共自行车管理和使用提供预测的理论与方法.

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来源
《南京师范大学学报（工程技术版）》 |2016年第3期|36-40|共5页
作者
林燕平; 窦万峰;
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作者单位

南京师范大学计算机科学与技术学院,江苏南京210023;

南京师范大学计算机科学与技术学院,江苏南京210023;

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正文语种 chi
中图分类交通调查与规划;
关键词
公共自行车; ARIMA模型; 需求量; 短期预测;

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