【摘 要】
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提高我国铁路客运量的预测精度有利于国家对交通进行规划和管理。选取2010年1月至2019年12月铁路客运量的月度数据,建立SARIMA和RBF神经网络集合组成的预测模型,此模型优点是
【机 构】
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黑河学院教育科学学院,黑河学院理学院
【基金项目】
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黑河学院科研项目“时间序列分析在股指建模及预测中的应用”(KJZ202101)。
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提高我国铁路客运量的预测精度有利于国家对交通进行规划和管理。选取2010年1月至2019年12月铁路客运量的月度数据,建立SARIMA和RBF神经网络集合组成的预测模型,此模型优点是比单一的季节性ARIMA模型和RBF神经网络模型预测精度相对提高了2.66%和1.82%,组合预测模型精确度达到0.4%以下。预测2020年1月的铁路客运量为31024.13万人。
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