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基于季节性ARIMA模型的中国货物周转量短期预测
被引量:
1
1
作者
黎可馨
《现代信息科技》
2022年第3期141-144,148,共5页
交通运输业的发展对国民经济具有先导作用,利用过去的货物周转量预测未来值,有利于反映物流产业发展趋势。基于国家统计局公开的2012年1月至2020年12月共9年中国货物周转量月度数据,分别选用简单季节ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型进行拟...
交通运输业的发展对国民经济具有先导作用,利用过去的货物周转量预测未来值,有利于反映物流产业发展趋势。基于国家统计局公开的2012年1月至2020年12月共9年中国货物周转量月度数据,分别选用简单季节ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型进行拟合,并预测2021年1月至12月的货物周转量数据。使用两种模型进行预测的平均相对误差均较小,并且乘积季节模型的预测能力优于简单季节模型。
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关键词
货物周转量
简单季节模型
乘积季节模型
ARIMA模型
残差诊断
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职称材料
题名
基于季节性ARIMA模型的中国货物周转量短期预测
被引量:
1
1
作者
黎可馨
机构
华南师范大学
出处
《现代信息科技》
2022年第3期141-144,148,共5页
文摘
交通运输业的发展对国民经济具有先导作用,利用过去的货物周转量预测未来值,有利于反映物流产业发展趋势。基于国家统计局公开的2012年1月至2020年12月共9年中国货物周转量月度数据,分别选用简单季节ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型进行拟合,并预测2021年1月至12月的货物周转量数据。使用两种模型进行预测的平均相对误差均较小,并且乘积季节模型的预测能力优于简单季节模型。
关键词
货物周转量
简单季节模型
乘积季节模型
ARIMA模型
残差诊断
Keywords
turnover of freight traffic
simple season model
product season model
ARIMA model
residual diagnosis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于季节性ARIMA模型的中国货物周转量短期预测
黎可馨
《现代信息科技》
2022
1
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参考文献
引证文献
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