论文摘要
文章针对我国铁路客运量进行短期预测,首先分析现有常见预测模型的优点与不足,然后试图通过构造新的组合或修正模型,从而实现提高预测精度。在构建年度数据组合模型时,发现以偏最小二乘回归、主成分回归和岭回归为基础进行组合时,预测精度达到了最优;在构建季度数据模型时,首先通过修正的时间序列分解法与季节周期回归模型显著地提高了预测精度,然后以这两个模型为基础构造组合模型,预测精度进一步得到提高。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周展,王文强
关键词: 铁路客运量,预测,修正,比较
来源: 统计与决策 2019年21期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 数学,铁路运输,宏观经济管理与可持续发展,交通运输经济
单位: 湘潭大学数学与计算科学学院
基金: 湖南省教育厅重点项目（18A049)
分类号: F532;F224
DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.21.015
页码: 66-71
总页数: 6
文件大小: 1413K
下载量: 448
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