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应用自回归积分移动平均法预测铁路货源货流发展趋势 被引量:10

ARIMA MODEL─A NEW THEORY IN FORECASTING TREND OF RAILWAY FREIGHT SOURCE AND FLOWS
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摘要 在分析铁路货源货流数据的内在规律及其时间序列特性的基础上,提出应用自回归积分移动平均(ARIMA(p,d,q))模型预测其发展趋势的理论依据,详细说明ARIMA方法的基本原理和建模步骤,并给出模型的实际应用效果。 In this paper, based on analyzing the internal regulation and time property of the railway freight source and flows' history data, the scientific basis of applying ARIMA(p,d,q) model in forecasting its trend is proposed. Then, the basic theory and the steps of establishing ARIMA model are introduced in detail. Finally, the practical effects according to the scientific research item are given.
作者 袁振洲
出处 《铁道学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第A00期52-56,共5页 Journal of the China Railway Society
基金 铁道部科研项目
关键词 预测 货源 铁路运输 物物运输 ARIMA法 autoregressive integrated moving average(ARIMA) model railway forecasting
  • 相关文献

参考文献3

  • 1侯文超,经济预测.理论、方法及应用,1993年
  • 2易丹辉,统计预测方法及应用,1993年
  • 3刘树成,经济预测论丛,1986年

同被引文献53

引证文献10

二级引证文献82

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