基于修正动态组合模型对公共交通客运量的预测

郭婷婷; 宇世航

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基于修正动态组合模型对公共交通客运量的预测

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针对公共交通客运量的预测问题,结合ARIMA、灰色预测以及BP神经网络的优势,采用临近期的误差平方和来计算动态权重,将突发事件定义为影响因子,建立了修正动态加权组合模型.选取北京市1978—2021年公共交通客运量进行实证分析.实证分析结果表明,修正动态加权组合模型的预测效果比单一模型和固定权重组合模型更好.

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来源
《高师理科学刊》 |2023年第1期|31-37|共7页
作者
郭婷婷; 宇世航;
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作者单位

齐齐哈尔大学理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
公共交通客运量; 修正动态组合模型; ARIMA模型; 灰色预测模型; BP神经网络模型; 突发事件;

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