全国铁路客运量的时间序列模型
铁路客流预测研究
铁路客流预测研究随着人们出行需求的不断增加，铁路客流量逐年攀升，如何准确地预测铁路客流量并根据预测结果制定有效的调度方案，成为当前铁路运营管理的重点之一。
针对这一问题，本文将从预测模型、数据采集、预测评估与结果分析四个方面进行系统介绍和探讨。
一、预测模型在铁路客流预测中，研究预测模型是十分重要的。
当前常见的预测模型主要包括时间序列模型、回归模型、神经网络模型等。
时间序列模型是通过分析样本历史时间序列数据的特征，然后用这些特征作为预测因子，建立数学模型预测未来客流量，其中较为常见的有指数平滑法、ARIMA模型等。
而回归模型则是根据客流量与其它相关变量的关系建立的回归方程，例如系统广告宣传量、周末度假等；神经网络模型则是通过神经元间的相互联系，运用大量的样本学习以确定模型的结构和权值，从而实现客流量的预测。
在预测模型的选择中，需要根据具体情况综合考虑客流量的特征，如季节性、周期性等，从而选择最为适宜的模型进行客流预测，以提高预测的准确性。
二、数据采集铁路客流预测的准确性，离不开数据采集的质量和实时性。
当前，铁路客流预测数据主要来源于针对客流信息的监测系统，包括乘客车票数据、客运站人流数据、线上预订数据及其它监测设施数据。
其中，乘客车票数据是最为重要的数据来源之一。
通过对车票销售系统的数据采集，对每个车站的实时客流量进行预测，可以为客流量调度提供重要参考依据。
客运站人流数据则是通过监测设施对乘客进出站的实时人数进行计算。
线上预订数据则是指通过铁路官网、APP等在线订票平台获得的预订数据。
通过对各类数据进行有效分类整合、分析加工和存储管理，可及时、准确、全面地掌握铁路客流变化情况，从而为营运安排和预测提供有力的保障条件。
三、预测评估铁路客流预测的准确性与实用性，取决于对预测模型进行有效评估的质量。
常见的预测评估方法包括简单误差、平均绝对误差、均方根误差等。
其中，简单误差方法采用简单的多次对比方法，来比较实际预测值与模型预测值之间的差异，并评估模型的预测准确性；平均绝对误差是指各预测值的误差绝对值之和平均得到的误差；均方根误差是指各预测值误差平方和与样本数量之比。
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文近年来，我国铁路运货量呈现出快速增长的趋势。
为了更好地预测未来的铁路运货量，提高运输效率和管理水平，许多学者和研究人员开始对铁路运货量进行时间序列预测研究。
时间序列分析是一种经济学和统计学中常用的方法，旨在根据过去的观测数据来预测未来的数值。
对于铁路运货量的时间序列预测，通常可以采用ARIMA模型、灰色模型、神经网络模型等方法。
ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种常用的时间序列模型，通过对时间序列的自回归部分、差分部分和滑动平均部分进行建模，旨在发现时间序列中的趋势和季节性变化。
灰色模型是一种较为简单和直观的时间序列分析方法，它能够通过对时间序列的发展趋势进行建模，并根据该趋势进行预测。
灰色模型常用的方法有GM(1,1)、GM(2,1)等，可以根据实际情况选择合适的模型进行分析。
神经网络模型是一种较为复杂和灵活的时间序列分析方法，它通过构建多层神经网络，并通过不断调整网络的权值和偏置来拟合时间序列。
神经网络模型的优点是能够对非线性关系进行建模，并能够根据实际情况选择不同的激活函数和网络结构。
在进行铁路运货量时间序列预测研究时，需要首先对数据进行预处理，包括对异常值和缺失值的处理，以及数据的平稳性检验。
在选择预测模型时，可以根据数据的特点和预测目标来选择合适的模型。
还可以结合其他因素进行影响因素分析，包括宏观经济指标、土地利用情况、交通运输政策等。
通过对这些因素进行回归分析或引入外部变量，能够更准确地预测未来的铁路运货量。
铁路运货量的时间序列预测研究对于我国的铁路运输管理和规划具有重要的意义。
通过运用不同的时间序列模型和结合其他因素进行预测，可以更好地应对未来的铁路运货量变化，提高铁路运输效率和管理水平。
铁路客流预测模型及算法研究
铁路客流预测模型及算法研究一、前言在铁路客运高峰期，客流量高峰往往给铁路运输部门带来很大的压力。
因此，针对客运高峰期的客流量预测成为许多铁路局面临的共同问题。
本文将对铁路客流预测模型及算法进行研究。
二、客流预测模型1. 常用模型目前，在客流预测方面，主要采用了传统的时间序列分析和机器学习等方法。
时间序列分析是指预测模型以一个事件历史的时间序列为基础，通过观察历史事件中该事件的变化情况，来推断未来的变化趋势和水平的一种方法。
时间序列分析的方法通常包括分析趋势、季节性和周期性等因素，以得出未来的变化规律。
机器学习方法包括了各种复杂的统计模型和算法，如决策树、神经网络和支持向量机等。
这些模型和算法可以快速解决非线性问题，不仅有效提高了预测精度，而且对数据中的信息进行了更好的提取。
2. 模型的应用时间序列分析可基于过去的载客数据来预测接下来的某段时间内的载客量，而机器学习方法则可将更多的因素考虑在内。
由于预测结果具有时效性，因此针对预测应用场景的不同，适当调整预测模型和算法可以有效提高预测精度。
在日常预测中，机器学习算法的调整是与信息在处理中建立起点进行的。
为了使用监督学习算法预测铁路客流量，需要先提取多种数据特征，如时间和温度等。
监督学习算法需要通过训练来识别和预测与其他特征相关的客流量。
在实际应用过程中，更常用的是机器学习算法，比如支持向量机、决策树、神经网络和随机森林等。
三、算法研究1. 传统算法传统的时间序列分析方法，如指数平滑和ARIMA模型，在铁路客流预测中有着广泛的应用。
其中，指数平滑法是一种基于权重平滑的时间序列预测方法。
该方法会根据历史数据的数据点计算出加权平均值，从而预测未来的趋势。
ARIMA模型通常用于表征自回归模型的时间序列。
2. 机器学习算法与传统的算法相比，机器学习算法在铁路客流预测中的应用更加广泛。
机器学习算法的优点在于它们能够自动处理特征选择和非线性问题，从而可以更好地利用庞大的数据集设计出更精确的预测模型。
ARIMA模型与Holt-Winters模型在铁路旅客周转量预测中的比较
型阶 数 ；ｓ是 均 值 为 ０ ， ，方 差 为盯 的 白噪 声 序 列 。 １ ２ 移 动 平 均模 型 ＭＡ（ ） ． ｑ
ｇ 移 动 平 均 模 型 记 作ＭＡ（ ），满足 下 面 的 方 阶 ｑ
万 洁
（ 济南铁路局 日照站 ，山东 日照 ２ ６ ２ ） ７ ８ ６
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过 铁 路 旅 客 周 转 量 预 测 客运 量 是 铁 路 旅 客运 输 组 织 工 作 的 重
，！ 要基 础和 主 要依据 之 一 。客运量 短期 预 测主要 是以 一段时 Ｉ！ 、 ，
间 内 月 度 甚 至 日客 运 量 的 变 化 为 出发 点 ，研 究短 期 内 的 客 运 量 变 化 情 况 。 短 期 客 运 量 是 一 个 存 在 季 节 和 周 期 变 化 趋 势 、并 存 在 一 定 增 长 （ 降 低 ） 势 的 非 平 稳 时 间序 列 ，为 此 分 别 运 用ＡＲ ＭＡ； 或 趋 Ｉ ￣ Ｉ １
ＢＯ — ｅ ｋ ｎ ） ６ ９ 实 际 值 进 行 比 较 ， 同 时 对 Ａ ＭＡ ＲＩ 金 斯 （ Ｘ Ｊ ｎ ｉ ｓ 于 １ ７ 年 提 出 ，其 建 模 思 想 是 将 预 测 对 象
模 型 － Ｈ ｌ Ｗｉｔｒ模 型 进 行 分 析 ￣ ｏ — ｎｅ ｓ ｔ
比较 。
随 时 间 推 移 而 形 成 的 数 据 序 列 视 为 一 个 随 机 序 列 ，构 成 该 时 序
第第 卷一 ２ 期
第３ ２
Ａ Ｉ 模型与Ｈ ｋ ＲＭＡ ｏ －Ｗｉ ｅｓ ｎｒ ｔ 模型在铁路旅客周转量预测中的比较
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那 么该 时 间序 列 就 为 带 有 季 节 性 的 自回 归移 动 平 均 法 ，而 检 验 序 列 平 稳 与 否 的 最 常 用 和 有 效 的 方 法 为 序列 。 １ １ 自 回归 模 型ＡＲ（ ） ． ｐ
铁路客流预测模型的研究与应用
铁路客流预测模型的研究与应用在当今社会，交通工具是现代社会中最不可或缺的基础设施之一。
尤其是铁路交通，作为一种高效的快速公共交通方式，其在现代社会交通体系中的地位越来越重要。
但同时，随着全国人口的不断增长，铁路客流量不断攀升，如何有效地预测和规划铁路客流，成为当前亟待解决的问题。
这里介绍一种铁路客流预测模型——时间序列模型。
这种模型是一种可用于预测未来时间点上发生的事件的数学方法。
根据时间序列模型的原理，历史上的每一个客流数量都是由各种因素所决定的，如节假日、天气变化、经济状况等等。
基于历史数据，时间序列模型可以预测出未来的客流量，并且通过历史数据来研究客流规律，为客流管理提供基础数据。
时间序列模型是基于有限的自回归时间序列和移动平均时间序列的分析方法而得到的。
通过将有限的自回归时间序列和移动平均时间序列组成的数学模型，来延续现有的时间序列数据，进而预测未来的客流。
具体而言，时间序列模型分为以下四个步骤：第一步，进行数据清洗和预处理，将原始数据进行分析和整合，并找到数据中的异常值和异常数据。
这一过程非常重要，因为数据的质量是影响预测精度的关键因素。
第二步，基于历史数据建立时间序列模型。
这个过程包含模型的选择，以及如何拟合其参数。
了解哪种模型更适合当前的数据以及如何确定模型的参数，可以声明预测的准确性。
第三步，在时间序列模型的基础上，利用最小二乘法和曲线拟合等方法进行参数调整，以达到最佳的客流预测结果。
第四步，利用预测结果进行铁路客流安排和优化。
根据预测结果，在旅客需求最为旺盛的时段，增加车次，提高列车运行速度，提供更好的乘车服务，以提高铁路客流量公共交通的安全和便利性。
时间序列模型的优势在于其对时间序列数据的分析能力，及对周期、趋势和季节性变化的预测能力。
通过时间序列模型对客流进行预测，可以为铁路客流提供有益的售票预测，为财务、行车调度等方面的决策提供有力的支持，同时还可以对铁路客流进行更好的规划和管理。
高速列车客流量预测模型与优化策略
高速列车客流量预测模型与优化策略随着经济的发展和人民生活水平的提高，人们对出行的要求也越来越高。
高速列车作为快速、方便、舒适的交通工具，受到了广大乘客的青睐。
然而，高速列车的客流量预测和优化策略的制定对于提高服务质量和满足乘客需求至关重要。
客流量预测是指通过对历史数据和未来趋势的分析，估计未来一段时间内高速列车的乘客数量。
准确预测客流量可以帮助高速列车运营商合理安排列车数量和运行时间，以提高列车的利用率和乘客满意度。
为了实现准确的客流量预测，可以采用以下模型：1. 时间序列模型时间序列模型是基于历史乘客数量数据进行预测的常用方法。
该模型假设未来的乘客数量取决于以往时间的乘客数量，通过对历史数据的分析，可以观察到乘客数量存在周期性变化和趋势变化。
可以利用ARIMA模型、指数平滑模型等进行时间序列分析，从而实现准确的客流量预测。
2. 循环神经网络（RNN）模型RNN模型是一种能够处理序列数据的神经网络模型。
通过将历史数据作为输入，RNN模型可以学习到数据中的时间依赖关系，从而实现对未来客流量的预测。
可以使用LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元）等RNN的变体来构建客流量预测模型。
3. 支持向量机（SVM）模型SVM模型是一种常用的监督学习算法，在客流量预测中也可以得到应用。
通过对历史数据进行特征提取，使用SVM模型可以建立乘客数量与其他因素之间的非线性关系，从而实现准确预测。
优化策略是指通过对客流量进行合理的调控和管理，以提高高速列车的运行效率和乘客满意度。
下面介绍几种常见的优化策略：1. 调整列车运行计划根据客流量预测结果，可以对高峰时段和低峰时段的列车运行计划进行调整。
在高峰时段增加列车班次，以满足乘客需求；在低峰时段减少班次或合并列车，以节省成本。
2. 座位预留策略通过预留一定比例的座位给网上购票的乘客或提前预约的乘客，可以确保他们能够得到座位，提高乘客满意度。
同时，也需要合理安排站内的候车区及座位，以避免拥挤。
时间序列作业ARMA模型--
一案例分析的目的本案例选取2001年1月，到2013年我国铁路运输客运量月度数据来构建ARMA模型，并利用该模型进行外推预测分析。
二、实验数据数据来自中经网统计数据库2013-04 1.75 2013-05 1.62 2013-06 1.80 2013-07 1.99 2013-08 2.03 2013-09 1.92 2013-10 1.64数据来源：中经网数据库三、ARMA模型的平稳性首先绘制出N的折线图，如图从图中可以看出，N序列具有较强的非线性趋势性，因此从图形可以初步判断该序列是非平稳的。
此外，N在每年同期出现相同的变动方式，表明N还存在季节性特征。
下面对N 的平稳性和季节季节性进行进一步检验。
四、单位根检验为了减少N 的变动趋势以及异方差性，先对N进行对数处理，记为LN其曲线图如下：GENR LN = LOG(N)对数后的N趋势性也很强。
下面观察N 的自相关表，选择滞后期数为36，如下：从上图可以看出，LN的PACF只在滞后一期是显著的ACF随着阶数的增加慢慢衰减至0，因此从偏/自相关系数可以看出该序列表现一定的平稳性。
进一步进行单位根检验，打开LN选择存在趋势性的形式，并根据AIC自动选择滞后阶数，单位根检验结果如下：T统计值的值小于临界值，且相伴概率为0.0001，因此该序列不存在单位根，即该序列是平稳序列。
五、季节性分析趋势性往往会掩盖季节性特征，从LN的图形可以看出，该序列具有较强的趋势性，为了分析季节性，可以对LN进行差分处理来分析季节性：Genr = DLN = LN – LN (-1)观察DLN的自相关表，如下：DLN在之后期为6、12、18、24、30、36处的自相关系数均显著异于0，因此，该序列是以周期6呈现季节性，而且季节自相关系数并没有衰减至0，因此，为了考虑这种季节性，进行季节性差分：GENR SDLN = DLN –DLN(-6)再做关于SDLN的自相关表，如下：SDLN在滞后期36之后的季节ACF和PACF已经衰减至0，下面对SDLN建立SARMA模型。
铁路车站客流预测模型及优化算法研究
铁路车站客流预测模型及优化算法研究一、绪论随着人们对出行便利性的需求不断增长，铁路客运量也随之蓬勃发展，铁路车站作为人们出行的重要枢纽，必须保证车站运营的高效和客流量的顺畅。
因此，铁路车站客流预测模型及优化算法的研究显得尤为重要。
二、客流预测模型1.时间序列模型时间序列模型是目前客流预测研究中最常用的方法之一。
它通过对历史数据的分析，建立一个时间序列模型，进行对未来一段时间的客流量进行预测。
其中，最为常用的时间序列模型为ARIMA模型和ARMA模型。
2.回归模型回归模型是通过对一系列因素（如节假日、天气等）与客流量之间的关系进行建模，来预测未来客流量的方法。
对于回归模型的建立，有线性回归模型和非线性回归模型两种方法。
3.神经网络模型神经网络模型是一种基于大量数据样本学习的模型，它通过对已有的数据进行学习，自动建立一套预测模型。
其中，常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络和LSTM神经网络等。
三、客流优化算法1.列车运行图优化算法列车运行图优化算法是通过对列车在车站的到站和开车时间进行调整，从而优化车站的运行效率和客流量。
其中，常用的列车运行图优化算法包括遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等。
2.客流分配优化算法客流分配优化算法是通过对客流进行优化分配，从而优化车站的运行效率和客流量。
常用的客流分配优化算法包括最小费用最大流算法、多目标规划算法和拟人算法等。
3.区域规划优化算法区域规划优化算法是针对不同区域内的客流需求进行规划和优化，从而实现车站客流量的均衡分配和优化。
常用的区域规划优化算法包括聚类分析算法、投入产出模型和GIS等。
四、案例分析以北京西站为例，通过各种客流预测模型的建立和对其模型的优化分析，实现对车站客流的精确预测和调度优化。
五、结论通过本文的阐述，不难看出，铁路车站客流量的预测模型和优化算法的研究，有助于科学合理地分析车站客流需求，优化车站的运行效率，以实现高效的服务方式。
铁路旅客运量的组合预测模型
２ １ 时 间序 列 分 析 预 测 方 法 ．
仅选取 １９ ９８年至 ２Ｏ Ｏ ６年 的客运 量 资料来 建立 预测 模 型 ．
如 表 １ 示 ｊ 所 ．
４ ｌ０３４７ ３２ ｌ６ ） ６ ９ ５ １ ９ ５ ２２ ７５ ６ ｌ ５ ４ Ｌ ６ ｌ ２
１ ２ ７ ５ ２ １６ ４ １ ５ ６ ４ １ １５ ８ ｊ ５ ６ ６ ６ ９ ５ ３ ４ －
Ｋ＝（ １ ２ ，４ ， ｋ ， ， ｊ） ３ ｝
｝ ９ ４ ６５１６ ４ ７７５ ２ １ ６ ２９１６ ４ ２ ６ ９ ６ ４ｉ ６
ｋ 七 ＋ｋ ＋ｋ ＝１ ｊ （ ＝１２ ３４ ＋ ２ ３ ４ ，ｋ￣Ｏｊ ， ，，） 利用 ＬＮ Ｏ编程计算 Ｉ ， ＩＧ ｓ 得到 ： ］
２２ 回 归分 析 预 测 ．
ｋ ＝０ ００７ ２ ．４ ，ｋ ＝００ ２６ １ ．６ ，ｋ ＝０ ０２４ ３ ．５ ，ｋ ＝０８４３ ．４
号为 １ 就 因变量 和 自变 量 间的相互 关 系分 别利 用移 动 ）． 平均法和指数平滑 法确定 出各 自最 优 的预 测模 型 ． 如表 ２
法都有它的适用条件 ， 任何 一种预测 模 型都 具有 其优 而且
＊
收 稿 日期 ：０ ８ ０ —０ ２０ — ５ ６
作者简介 ： 刘婧 （９７ ）女 ， １８一 ， 四川 资阳人 ， 硕士研究 生 ， 主要从事铁路旅 客运 输组织研究
ห้องสมุดไป่ตู้２ １
所示
四 川 兵 工 学 报
ｒｉ ．＝ Ｉｎ ， Ｅ ｌ Ｋ
铁路运量预测的方法和模型
运量预测方法和模型为了满足铁路发展规划、建设项目立项研究和工程设计，以及铁路营销的需要，都需要采取一定的预测方法对未来时期的客货运量作出科学和合理的预测。
铁路运量包括发送（到达）量、周转量以及流向和负荷强度，是铁路未来市场需求在数量上的反映。
运量预测是市场预测，属于经济预测的范畴，大多为中长期预测。
铁路运量预测的方法很多，按技术特性可分为经验推断法、产销平衡法和经济数学预测法等三大类。
经验推断预测法，主要依靠预测者根据主观经验和掌握的信息，对未来作出判断，虽然计算比较简单，但在铁路规划研究和设计中有广泛应用，预测者的经验、水平和拥有的信息量，对于测结果起决定性作用。
产销平衡预测法在铁路大宗运量预测中被视为一个基本的方法。
基于铁路运输的特点，大宗的长距离的粗杂货物和原材料运输，铁路是最经济合理的承担者。
据统计，煤炭、石油、钢铁、矿石、矿建材料和水泥等大宗品类货物占铁路总运量的80％以上。
大宗品类货物不但数量大，而且生产和消费的企业规模大、集约化程度高，物流比较稳定。
因此大宗品类运量采用产销平衡预测时需对未来发展情景作深入的研究分析，需要掌握大量的经济和技术信息，预测者的知识和掌握的信息对预测结果有重要的作用。
经济数学预测法，也称计量数学方法或数理统计统计方法，它跟据历史和现状的数据，建立模拟公式推导未来，模型的建立、运算和预测结果的判断主要靠数学手段，它更强调预测者的数学知识，现代计算机技术发展使很多复杂的模拟和运算过程简单化、快速化。
模型的适应性和参数的选择对预测结果至关重要。
第一节经验推断法一、调查法（一）用户调查法用户调查法是指向运输需求企业单位、建设主管单位、设计咨询部门发出问卷或登门咨询，籍以搜集现状、计划（规划）资料和运输量，通过研究分析确定未来年度运量。
在货运量预测中，用户调查是不可忽缺的方法。
特别是对于大中型工厂、矿山、港口以及重点仓储、物流企业，这些单位的运输需求量大，提供的资料可信度大，在总运量构成中所占比重也大，是各级调查中的重点，掌握这些部门的信息和资料，在铁路规划设计中是非常重要的，也是产销平衡预测中重要的基础资料。
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文随着我国经济的发展，铁路运货量成为了一个重要的指标。
准确预测铁路运货量对于政府决策和企业调度都有着重要的意义。
对于铁路运货量的时间序列预测成为了一个热门的研究领域。
时间序列是指按时间顺序排列的一组数据。
时间序列具有一定的规律性，研究时间序列可以发现其中的趋势和周期，从而进行预测和分析。
对于预测铁路运货量的时间序列模型，主要可以分为传统统计模型和机器学习模型两种方法。
在传统统计模型中，最常用的方法是ARMA模型和ARIMA模型。
ARMA模型是自回归移动平均模型，对于平稳的时间序列具有较好的预测效果。
ARIMA模型在ARMA模型的基础上，加入了差分的操作，可以对非平稳的时间序列进行预测。
这两种模型都需要对数据进行平稳性检验和白噪声检验，然后通过最小二乘法进行参数估计，最后进行模型检验和预测。
机器学习模型是近年来发展起来的一种预测方法。
机器学习模型不需要对数据进行平稳性检验和白噪声检验，可以直接对非平稳数据进行建模和预测。
常用的机器学习模型有支持向量回归（SVR）、随机森林（Random Forest）和长短期记忆神经网络（LSTM）等。
这些模型通过对历史数据的学习和训练，可以捕捉到时间序列的非线性和长期依赖关系，从而提供较好的预测效果。
对于时间序列预测，模型的选择应该根据具体的问题和数据特点来确定。
如果数据具有明显的周期性和趋势性变化，传统统计模型（如ARIMA模型）可能更加适用；如果数据具有复杂的非线性关系，机器学习模型（如LSTM模型）可能更加适用。
在实际应用中，可以通过对比不同模型的预测效果，选择最合适的模型进行预测。
铁路运货量时间序列的预测是一个复杂且具有挑战性的问题。
通过选择合适的模型和算法，对历史数据进行学习和训练，可以有效地预测未来的铁路运货量，为政府决策和企业调度提供科学依据。
铁路客流预测模型的研究与建立
铁路客流预测模型的研究与建立铁路作为我国交通运输的重要组成部分，每年经历着数以亿计的客流量。
而随着人们生活水平的提高和旅游经济的兴起，铁路客流量呈现出持续上升的趋势。
如何科学地预测铁路客流量，引导铁路运输资源的合理配置，成为当前亟需解决的问题。
本文将探讨铁路客流预测模型的研究与建立。
一、铁路客流预测的意义铁路客流预测是对未来铁路客流量进行科学预测，旨在为铁路运输资源的合理配置提供依据。
预测结果对高铁建设、列车的编组和客车的投放都有着重要的指导作用，能够有效地提高铁路运输效率和服务水平。
二、铁路客流预测模型的种类铁路客流预测模型主要有时间序列法、回归分析法、灰色预测法、神经网络预测法等多种。
时间序列法是指使用历史数据建立一个时间序列模型，并基于该模型对未来的时间点进行预测。
回归分析法是基于已知数据进行统计分析并拟合方程，再运用该方程来预测未知数据。
灰色预测法是基于数据的灰度关联分析，在保留重要信息的前提下，对数据进行预测。
神经网络预测法则是一种模拟人类神经元行为的预测方法，其基本思想是学习和归纳。
三、铁路客流预测模型的建立1. 数据采集铁路客流预测模型的建立需要大量的历史客流数据进行分析和处理。
铁路部门可以通过诸如售票系统、在线客服系统、网络查询系统等多样化的数据来源进行数据采集。
关键是要确保数据的准确性和完整性，避免数据采集中的失误和遗漏。
2. 数据处理铁路客流是受时间、季节、区域、气候、经济因素等多因素影响的复杂系统，为了更好地研究和预测其变化规律，需要对收集到的历史数据进行规范化、特征提取、数据清洗和预处理等工作，以满足后续模型建立和预测分析的需求。
3. 模型建立在进行模型建立时需要选择合适的预测方法和算法，并根据实际情况进行模型的参数调整，以保证预测精度。
在建立预测模型时，可以采用不同的方法进行比较，选择最优的方案，例如运用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等评价指标进行模型效果分析。
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文随着我国经济的快速发展，铁路行业正以迅猛的步伐飞跃着。
铁路运输是我国物流业的重要组成部分，对于整个经济发展的重要性不容忽视。
在票务预售方面，铁路运输也越来越得到人们的认可。
铁路运货量的变化对于铁路行业的发展和运营质量的提升都有着很大的影响。
因此，铁路运货量的时间序列预测也变得越来越重要。
本文通过利用时间序列分析及ARIMA模型建立预测模型，预测我国的铁路运货量。
时间序列预测方法是统计学的一种基本方法，经常使用在经济、社会和政治领域的时间序列数据中进行预测分析。
ARIMA模型是一种经典的时间序列预测方法，用于对线性平稳时间序列进行预测。
ARIMA模型的性质和应用非常广泛。
在本文的研究中，我们首先对铁路运货量的时间序列进行平稳性检验并对其进行数据平滑。
其次，我们确定ARIMA模型的参数，使用了样本自相关和样本偏自相关函数，选择最优模型，同时建立了预测模型。
在本文的研究中，我们对我国铁路运货量的数据进行了分析和处理。
通过对时间序列图的分析，我们发现了该数据的增长趋势和明显的季节性变化。
在进行平稳性检验后，我们发现所选数据并不是一个平稳的时间序列。
因此，需要使用差分方法使数据平稳化。
在进行过差分操作之后，我们得到了平稳系列数据。
其次，我们使用了样本自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来识别该时间序列的滞后阶数。
通过对自相关和偏自相关图的分析，我们确定了ARIMA（1,1,2）模型的阶数。
最后，在ARIMA模型中，在82.5%的置信水平下，我们得到了相对较好的预测结果，总体误差值较小。
通过对预测结果的分析，我们可以看到在未来，铁路运货量会继续增长，但增长速度略有减缓。
我们的预测结果能够为铁路行业的经营和规划提供决策支持和重要参考。
总之，本文的研究利用时间序列分析和ARIMA模型进行了我国铁路运货量的预测。
我们的研究结果表明，预测模型相对可靠，可以有效地预测未来铁路运货量的变化趋势。
铁路客流预测建模与车次优化调度研究
铁路客流预测建模与车次优化调度研究近年来，随着人民生活水平的提高和城市化进程的加快，铁路成为了人们出行的重要交通工具之一。
为了满足不断增长的旅客需求，铁路运输系统需要进行客流预测，并对车次进行优化调度。
本文将探讨铁路客流预测建模与车次优化调度的研究。
一、铁路客流预测建模客流预测是铁路运输管理中的重要环节，对于火车站的旅客服务质量、车次的编排和行车计划的制定具有重要影响。
铁路客流预测的目标是准确地预测未来特定时间段内的旅客数量，以便合理安排车次和提供良好的服务。
铁路客流预测建模可以采用多种方法，其中较为常用的是基于时间序列分析的模型和基于机器学习的模型。
时间序列分析模型通过分析历史客流数据中的趋势、季节性和周期性等特征，来预测未来客流的变化。
而机器学习模型则通过训练算法来发现特征之间的关系，并进行预测。
在建立预测模型时，需要考虑到多种因素，如季节性变化、节假日影响、天气等。
同时，还需要考虑到不同的旅客群体，如学生、工人、商务人士等，他们的出行时间和需求也可能有所不同。
二、车次优化调度车次优化调度是指根据客流预测结果，合理编排车次和制定行车计划的过程。
铁路运输系统需要在有限的资源下，满足尽可能多的旅客出行需求，并保证运输安全和效率。
车次优化调度的目标是最大化运输系统的整体效益，可以从增加列车运力、降低运输成本和提高旅客满意度等方面进行考虑。
为了实现优化调度，需要综合考虑客流密度、车站容量、列车的运营速度和停靠时间等因素。
在实际应用中，可以采用数学规划的方法来进行车次优化调度。
通过建立数学模型，将车次、车站和旅客需求等因素量化，并进行求解，以得到最优的调度方案。
同时，还可以引入智能优化算法，如遗传算法和粒子群算法，来优化调度结果。
三、挑战与展望铁路客流预测建模与车次优化调度研究面临一些挑战。
首先，客流预测的准确性对于车次优化调度的效果至关重要，因此需要进一步提高预测模型的精度和鲁棒性。
其次，铁路运输系统涉及多个因素的复杂交互，需要综合考虑多个影响因素，设计合理的优化调度算法。
车站列车运行数量时间序列模型分析
车站列车运行数量时间序列模型分析通过给定的数据，判断数据的平稳性和季节性，采取相应的措施，消除这些影响，然后利用B-J方法和P-W方法对所选的数据进行分析，进行模型的识别，阶数的识别，参数的拟合和适应性检验，最后再利用所留数据进行预测。
根据预测结果对求得的模型进行判断。
本文中已知的是某车站1993-1997年各月的列车运行数量60个，单位：千列/千米，具体数据见附录。
一、数据的平稳性判断利用matlab画出数据的二维图，如下图（1），程序（1）见附录图（1）由上图我们可以看到数据是不平稳的，因此需要对数据进行平稳化处理，利用一阶差分的方法得到52个数据，再次利用matlab画图，见图（2），程序（2）见附录图（2）有图（2）我们可以初步判断xt序列是平稳的,再对稳化后的数据进行零均值处理，得到的数据见附录。
二、利用B-J方法建模（1）模型的识别如果一个时间序列是由某一类模型生成，理论上它就应该具有相应的自相关特征，因而我们可以计算出平稳时间序列的样本自相关函数和样本偏自相关函数，将其特性与不同类型的序列的理论自相关函数和偏自相关函数的特性进行比较，进而初步判断序列x t所适合的模型类型。
在求样本的自相关函数和偏自相关函数时，利用了Eviews，得到如下数据下面利用|k i ρ+|≤2121[(12)/N]ml l ρ=+∑判断样本自相关函数的截尾性取]=7，当m=1时，1122221(12)(12*0.679)/0.192ρ+=+=在(k 2,3,4,5,6,7,8)k ρ=中满足|k ρ|<0.192的占6/7=85.7%>68.3%,因此k ρ一步截尾，可初步判断差分后的序列适合MA(1)模型。
（2） 阶数的识别图（4）由图（4）可以看出MA(1)模型的剩余平方和为73855.52图（5）由图（5）可以看出MA(2)模型的剩余平方和为73187.38图（6）由图（6）可以看出MA(3)的剩余平方和为67346.46图（7）由图（7）可知，剩余平方和为：66468.54图（8）由以上的五个图形可以看出对于零均值化平稳后的序列拟合1-5阶的MA 模型剩余平方和：73855.52 73187.38 67346.46 66468.54 68804.69MA(5)的剩余平方和超过了MA （4）的剩余平方和，因此从MA （4）考虑模型阶数是否可以降低对于MA （3）和MA （4）模型=0.647取α=0.05查F 分布表可得，F(1，49)大约为4.03，显然F<F(1，49)所以在α=0.05的显著性水平下MA(3)和MA(4)没有显著性差异。
基于时间序列的我国铁路客流量预测
值，最终确定的模型为：
％…一”■
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析 t ．“
I nr ai l t =pTt +椭 +( {斋 ) p木 +； 妒 一
我国的数据。这里我们借鉴Li nandLi u( 2004) 使用 r o．gAl t l MA建模的方法处理日历效应，即在r e gARI MA中 对每个移动假日加入回归项来体现假日前后对于时间 序列的影响大小。假设春运期间( 共40天，前15 天、后25 天) 铁路旅客的客流量在每天是均匀分布的，我们用Ht
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一
圈1 2001年1月至2008年2月铁路旅客周转量( 亿人公里)
不 难看 出， 旅客 流量 在2 003 年5、 6月 处有 明显 的下
降，这主要是受非典的冲击，但是由于受季节波动的影
响，不容易从中看出具体的冲击表现形式。为此，我们
首先利用X一1I 方法分离出趋势和季节因素的影响，观
实 i …’。…证¨‘…分一析 “g
文／常国珍张前登
一、引言 客流预测技术是交通运输领域的研究热点之一。 一般而言．客流预测可分为相关模型预测法和时间模 型预测法。相关模型预测法是找出影响客流量的因素， 建立客流量和各种影响因素之间的函数关系，得出模 型进行预测。在相关模型预测法中，由于影响客流量的 因素很多，包括经济发展水平、人口、旅游业和基础设 施状况等。而这些因素之间又有错综复杂的关系，从而 在自变量的选取上造成很大的困扰。此外，相关因素本 身的未来值不确定，需要进行预测，这同样会带来误 差。 时间模型预测法是以时间为自变量建立模型进行 客流量预测。从统计资料来看，无论是全国还是某一地 区的客运量都随时间推移而稳步上升，时间变量t 和客 运量高度相关。此外，时间变量t 是一个综合的自变量， 它包含了随时间推移而隐含的经济发展、人口变动、基 础设施完善和旅游业发展等综合因素，因而是一个自 知的变量，不存在对相关模型影响因素未来值做预测 而导致的误差。因此，本文中选择时间序列模型进行预 测。 二、数据与方法 本文的分析数据来自中国统计局官方网站上公布 的“全社会客货运输量”月度数据，包括2002- 年1月至 200 8年2 月共7 4个时 点的 数据 。 由于铁路客流量变化具有复杂性、随机性和周期 性的特 征．通常 以年为周 期，在每 年的春运 、暑期、 节假 日呈季节性变化。为了对季节变动做调整，本文采用美 国国家统计局所使用的基于经验的季节调整方法，即 X一1 l 及其改进方法，其本质是用一系列移动平均来分
全国铁路客运量的时间序列模型
全国铁路客运量的时间序列模型
袁兰兰
【期刊名称】《新乡学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2017(034)009
【摘要】根据全国铁路客运量的月度数据,分别用ARIMA和SARIMA模型对从2005年到2016年的铁路客运量进行了计算,结果表明:利用SARIMA模型预测的结果更精确,能很好地反映铁路客运量的变化规律.
【总页数】4页(P7-9,42)
【作者】袁兰兰
【作者单位】盐城师范学院数学与统计学院,江苏盐城224001
【正文语种】中文
【中图分类】O212.1
【相关文献】
1.论我国交通客运量与国民经济关系r——基于时间序列模型的分析 [J], 李星华
2.基于ARIMA乘积季节模型和小波神经网络的全国铁路客运量分析 [J], 刘阳;纪跃芝
3.全国铁路客运量的时间序列模型 [J], 袁兰兰
4.2016年上半年全国铁路客运量同比大幅增长货运装车形势转好 [J],
5.我国铁路客运量的季节时间序列模型 [J], 常振海;刘薇
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我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文铁路运货量是我国交通运输系统中的重要指标之一，对于准确预测铁路运货量，可以帮助规划和优化运输资源，提高运输效率。
本文将从时间序列预测的角度出发，探讨我国铁路运货量的预测方法和应用。
时间序列是一种按照时间顺序排列的数据集合，具有可预测性的特点。
在预测铁路运货量时，可以将历史数据按照时间顺序排列，建立起时间序列模型。
常见的时间序列模型有ARIMA模型、GARCH模型、VAR模型等。
ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它包含了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分。
通过分析时间序列的自相关性和偏相关性，确定ARIMA模型的阶数，然后进行模型参数估计和模型检验，最后进行预测。
ARIMA模型广泛应用于各个领域的时间序列预测中，包括铁路运货量的预测。
GARCH模型是一种用于描述时间序列波动性的模型，它考虑到了时间序列的异方差性，能够更好地刻画波动率的变化。
在预测铁路运货量时，可以使用GARCH模型来预测其波动性，并结合ARIMA模型进行整体的预测。
VAR模型是一种用于描述多个变量之间相互关系的模型，它能够同时考虑多个因素的影响。
在预测铁路运货量时，可以使用VAR模型考虑各种影响因素（例如货物需求、货物价格、货运成本等），通过研究它们之间的关系，预测未来的铁路运货量。
除了传统的时间序列模型，还可以考虑机器学习方法在铁路运货量预测中的应用。
可以使用神经网络模型（如LSTM模型）来处理大量的历史数据，学习数据之间的复杂关系，并进行未来的预测。
机器学习方法相对于传统的时间序列模型，具有更强的非线性拟合能力和更好的预测准确性。
预测铁路运货量是一个具有挑战性的问题，需要考虑到多个因素的影响。
时间序列预测模型提供了一种可行的方法，可以通过分析历史数据，建立合适的模型，得出未来的预测结果。
机器学习方法在这个问题上也具有应用潜力。
无论是传统的时间序列模型还是机器学习方法，都需要充分挖掘数据的特征，并结合领域知识进行预测。
铁路客运交通流量预测模型研究
铁路客运交通流量预测模型研究第一章绪论铁路客运是国家运输系统的重要组成部分。
随着经济的快速发展和城市化的进程，铁路客运需求不断增加。
因此，对铁路客运交通流量的预测和规划显得尤为重要。
交通流量预测模型可以为铁路客运的管理者提供科学的决策依据，使他们能够更好地管理运营和优化资源利用，以满足不断增长的旅客需求。
本文将介绍几种常见的交通流量预测模型，并探讨其适用性和局限性。
第二章经典模型2.1 时间序列分析模型时间序列是指在一定时间间隔内，按时间顺序观测的一组数据。
时间序列分析是一种在时间序列数据上进行预测的方法，它假设未来的数据与过去的数据相关。
时间序列分析模型常用的方法有简单移动平均、指数平滑和自回归模型等。
这些方法主要是基于历史数据进行预测，但是随着时间的推移，历史数据的作用会逐渐减弱。
2.2 神经网络模型神经网络是一种在机器学习和人工智能领域广泛应用的模型。
在交通流量预测中，神经网络通常被用于非线性建模。
神经网络模型的优点是可以自适应地调整权重和偏置，以更好地适应数据集。
但是，神经网络模型需要大量数据进行训练，而且对初始参数非常敏感。
第三章综合模型3.1 ARIMA模型ARIMA是指自回归移动平均模型，它包括三个部分，自回归分量、差分分量和滑动平均分量。
ARIMA模型既考虑了数据的自相关性，也考虑了数据的季节性。
因此，ARIMA模型在预测时间较长、数据波动较大的情况下效果比较好。
3.2 灰度关联度模型灰色关联度模型是一种将多个预测指标综合考虑的模型。
它利用白化重构法将原始数据进行序列化处理，然后计算各指标与预测结果的关联度。
灰度关联度模型适用于多个指标具有相互关联性的情况，但是对于指标之间关联度较弱的情况，效果不是很好。
第四章预测精度评价在交通流量预测中，评价预测精度非常重要。
常用的评价指标有均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差等。
在选择评价指标时，需要根据具体情况选择最合适的指标。
第五章结论铁路客运是一个庞大而复杂的系统，其交通流量预测模型需要根据具体情况进行选择。
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随着 我国经济 的发展 和国民收入 的提高 ，人 口的
非 常吻合 。 Ｓ Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型的计算结果更 精确 ， 能很好 地
反 映铁路客运量 的变化 规律 。
可得 △ｈ ｌ Ｙ ｔ 。 经过 Ａ Ｄ Ｆ检验 ， 可 以得 出 ｛ Ａｌ ｎ ｙ ， ｝ 为平稳
序列 。
根据 Ａ Ｉ Ｃ准则 ． 利用具有 统计分析 和绘 图功能 的 Ｒ语 言 ，求 出 自回归算 子的最大 阶数 和移动平均算子 的 最 大 阶数 ． 它 们 分 别 为 Ｐ＝５ ， ｑ＝３ ，则 可 得 模 型
１ 模型 的建 立与求解
１ ． １ Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ 模 型
Ａ Ｒ １ ＭＡ（ ｐ ， ｄ ， 玎 ） 模型是 Ｂ ｏ ｘ — Ｊ ｅ ｎ ｋ ｉ ｎ ｓ 于１ ９ ７ ６年
建 立的 ．基于该模型 的计算方 法是通过变量 自身的变
化 规 律 和外 推 机 制 描述 时 间序 列 变 化 的 一种 方 法 。
一
一
阶差分 ，
） 和Ｏ ｑ ） 分别 表示 Ｐ阶 自回归算子 和 ｑ 源自估 计结果 如图 ２所示 。
利用 Ｅ ｖ ｉ ｅ ｗ ｓ 软件对模 型参数进行 估计 ， 并 对随机
阶移动平 均算 子，ｕ ， 表示 随机 扰动项 。
收 稿 日期 ：２ ０ １ ７ — ０ ４ — ２ ７
基金项 目：国家社会科 学基金项 目（ １ ７ Ｂ Ｔ Ｊ ０ ２ ６ ） ； ＆ － Ｎ统计科研 计划资助 项 目（ ２ ０ １ ５ Ｌ Ｚ ２ ７ ） 作者简 介 ： 袁 兰－ ｆ － （ １ ９ ７ ８ 一 ） ， 女， 江 苏盐城人 ， 讲师， 硕士 ， 研 究方向： 统计分析 。
杉等 ［ ３ ］ 运 用模糊 多元 回归预测 理论 ， 建 立 了铁路 客运 量 的 中长期预测模 型 ， 并以 ２ ０ １ ３年的数据为依 据对客 运 量进行预测 。 在本文 中， 笔者根 据全 国铁路客运量 的 月 度数 据 分 别 利 用 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ和 Ｓ Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型对 ２ ０ ０ ５ 年到 ２ ０ １ ６年的铁路客运量进行 计算 ， 结果与实 际情况
ＡＲ Ｉ ＭＡ（ ｐ， ｄ ， ｇ ）模 型［ ］ 的一般 表达式 为
Ａ ＲＩ ＭＡ（ ５ ， ｌ ， ３ ） ， 其表达式 为
△ｌ ｎ ＝１ ． １ ８８２ ６１ ＡＩ ｎ 一 １ —１ ． １ ２４ ３ ７１ Ａｌ ｎＹ ｔ２
一
＋
３１ ４ ５ ７９ Ａｌ Ｉ １ ０． ５ ０７ ７０ ８ Ａｌ Ｉ １ ３— ０－
第３ ４卷 第 ９期
Ｖｏ １ ．３４ Ｎ Ｏ．９
新 乡学 院学报
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｘｉ ｎ ｘ ｉ ａ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
２ ０ １ ７年 ９月
Ｓｅ ｐ ．２ ０１ ７
全国铁路客运量的时间序 列模型
袁 兰兰
（ 盐城 师范学院 数 学与统计 学院， 江 苏 盐城 ２ ２ ４ ０ ０ １ ）
流动数量逐 年增 多 ， 随之而来 的是客运 量的逐年增加 ，
根据 国家统计 局提供 的 ２ ０ ０ ５年 １ 月至 ２ ０ １ ７年 ２
月全 国铁路客运量 的月度 数据 ，笔者绘制 了铁路 客运
量随 时间变化 的曲线 （ 图１ ） 。
￣１ ００
作为大众化产业 的铁路运输业正扮演着越来越 重要 的 角色 。 ２ ０ １ ６年的全 国铁路 客运量 已突破 ２ ． ８ ｘ １ ０ 人次 ，
・
８ ・
新 乡 学院 学报
扰动项 Ｕ ， 做Ｌ Ｂ检 验 ，可 以得 出 ｛ Ｕ ｝ 为 白噪声 序列 的
结论 。
计 ，要求 估计 量在 显 著性水 平 为 ５ ％的条件 下通 过 ｔ
同 比增 长 １ １ ％。 目前 ， 人们 对铁路 客运量 的变化规 律 进 行 了广 泛而深入 的研 究 。马佳 羽等Ｉ ｔ ］ 研 究 了复杂季
节时 间序列模 型 ，对 我 国 ２ ０ １ ６年各 月份 的客运量 进
行 了预测 。褚鹏宇等 ［ ］ 提 出了一种基 于灰色理论 的变 权 重组合 预测模 型 ， 研究 了 ２ ０ １ ４年 的铁 路客运量 。 齐
摘 要： 根 据 全 国铁 路 客 运 量 的 月度 数据 。 分 别用 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ和 Ｓ Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型对 从 ２ ０ ０ ５ 年到 ２ ０ １ ６ 年 的铁路 客 运 量进 行 了
计算。 结果表 明 ： 利用 Ｓ Ａ Ｒ Ｉ Ｍ Ａ模 型 预 测的 结果 更精 确 ， 能很 好 地反 映铁 路 客 运量 的 变化 规律 。
２００５ ２００６ ２６０７ ２ ００ ５ ２００９ ２０１０ ２０１ｌ ２０１２ ２０１３ ２０１４ ２０１５ ２ ０１ ６ ２ ０１ ７
年 份
图 １ 铁 路 客 运 量 随 时 间 的变 化 情 况
从图 １ 可 以看 出 ． 由铁 路 客运 量 Ｙ ， 组 成 的序 列 ｝ 是非 平稳 的 ， 其 方差 为递 增型异 方差 。为 了使序 列｛ ｝ 变得平稳 ， 先对 取 自然对 数 ， 再做一 阶差分 ，
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（ ￡ ） △ Ｙ ｔ ＝Ｏ ｑ （ ） ，
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一 —
其中， ｔ 表 示时 间 ， Ｌ表示滞 后算 子 ， △ 表示 的 ｄ
１ ． ８ ２５ １ ５ ６ｕ ｆ２一 Ｏ． ８ ４ ４ ８ ８ ４ ｕｆ３，