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ARIMA模型与BP神经网络模型在铁路春运客流量预测中的应用——以广东省为例
  • ISSN号：1009-3788
  • 期刊名称：《科技经济市场》
  • 时间：0
  • 分类：U239.5[交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构：[1]河海大学公共管理学院,江苏南京211100
  • 相关基金：国家社科基金重大项目(13&ZD172,15BSH037)
作者： 江天河[1]
关键词： 春运, ARIMA模型, BP神经网络模型
中文摘要：

春运是我国独有的社会现象，铁路则是春运最重要的交通方式。预测春运客流量对春运工作的有序、高效、高质量开展具有参考意义。结合自回归移动平均模型和神经网络的特性，建立ARIMA模型和BP神经网络模型，对春运大省广东铁路春运客流量预测。结果显示：未来五年广东省铁路春运客流量将持续增加且保持较高增速，预计到2020年突破3500万人次。

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期刊信息
  • 《科技经济市场》
  • 主管单位:南昌市科学技术局
  • 主办单位:南昌市科技信息中心
  • 主编：夏华
  • 地址：江西省南昌市红谷滩新区凤凰中大道1000号万达中心V3-707
  • 邮编：330003
  • 邮箱：kjjjsc@yeah.net
  • 电话：0791-83805167
  • 国际标准刊号：ISSN：1009-3788
  • 国内统一刊号：ISSN：36-1122/N
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