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高速铁路客运量预测的ARIMA-FSVR混合方法( ARIMA-FSVR Hybrid Method for High-Speed Railway Passenger Traffic Forecasting )
Meng Ge Zhang Junfeng Wu Jinfei Han Huiting Wang Hongye
为了提高铁路客运量的预测精度，将ARIMA模型与FSVR模型相结合，提出了一种混合预测方法。根据已知铁路客运量数据建立ARIMA预测模型，并将ARIMA预测结果作为FSVR方法的训练集。同时，引入航空价格和历史客运量数据对未来客运量进行预测，实现铁路客运量的混合预测。实例研究表明，该混合预测方法能有效提高铁路客运量预测性能。与单一ARIMA方法相比，混合预测方法提高了预测结果的延迟性。与FSVR预测结果相比，混合预测方法大大减小了客运量极值点和长期预测的误差。本文的相关研究成果为铁路客运量预测提供了有益的参考。
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