ARIMA模型短时客流预测研究现状

ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种经典的时间序列预测方法，已广泛应用于各种领域，包括交通、金融、气象等。在短时客流预测领域，ARIMA模型也被广泛应用。

目前，ARIMA模型在短时客流预测领域的研究主要集中在以下几个方面：

1. 模型改进：为了提高ARIMA模型的预测精度，研究人员提出了一些改进方法，如利用季节性因素、考虑外部变量、引入非线性等。

2. 预测方法比较：研究人员对比了ARIMA模型与其他预测方法的效果，如神经网络、支持向量机等。

3. 应用案例：研究人员将ARIMA模型应用于不同的客流预测场景，如地铁站、机场、商场等，探究其适用性和实用性。

4. 预测误差分析：研究人员分析了ARIMA模型的预测误差，探究其影响因素，并提出了相应的改进方法。

总的来说，ARIMA模型在短时客流预测领域的研究已经取得了一些进展，但仍存在一些问题和挑战，如模型复杂度、数据质量、算法优化等，需要进一步深入研究。