【摘 要】
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交通运输客运量是在一定时期内,各种运输工具实际运送的旅客数量.它是反映运输业为国民经济和人民生活服务的数量指标,也是制定和检查运输生产计划、研究运输发展规模和速度
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交通运输客运量是在一定时期内,各种运输工具实际运送的旅客数量.它是反映运输业为国民经济和人民生活服务的数量指标,也是制定和检查运输生产计划、研究运输发展规模和速度的重要指标.准确的交通运输客运量预测,可以有效的帮助有效的帮助交通运输管理部门制定下一步交通运输发展的方向,调整和优化交通运输方式,更好地为人民的交通出行提供基础服务.由于客运量的预测受到多重因素的影响,如节假日因素、突发事件等,其预测一直是时间预测领域的难点.本文搜集了国家统计局公布的2016年值2018年交通运输客运量数据,构建了乘积季节性 ARIMA(p, d, q)×(P, D, Q)s模型,对建立的模型进行参数估计、模型诊断,选择最优预测模型.同时,本文也基于Facebook 开源时间序列预测框架 Prophet,对同一批数据进行预测和验证.结果显示, Prophet模型在预测的准确性上优于乘积季节性 ARIMA(p, d, q)×(P, D, Q)s模型,更适合于全国客运量预测.
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