高速公路月度交通量预测：ARIMA模型的优势分析

"高速公路月度交通量ARIMA预测模型 (2010年)，通过考虑高速公路交通量的季节性周期特点，构建了ARIMA模型，用于月度交通量预测，模型预测综合误差率为5.45%，优于灰色模型和三次指数平滑法。" 在交通工程领域，准确预测高速公路的月度交通量对于规划、管理和运营决策至关重要。传统的预测方法，如灰色模型和三次指数平滑法，虽然在一定程度上能够提供参考，但往往存在较大的误差。针对这一问题，研究者们提出了自回归积分滑动平均模型（ARIMA），该模型在处理时间序列数据时，能够考虑数据的线性关系、非线性关系以及季节性因素，从而提高预测精度。 ARIMA模型的构建主要包括三个核心组成部分：自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）。自回归部分考虑了历史数据之间的线性关系，差分用于将非平稳时间序列转化为平稳序列，滑动平均则考虑了随机误差项的影响。在构建ARIMA模型时，首先需要进行模型识别，确定合适的自回归项、差分次数和滑动平均项。然后，通过模型检验，如残差的正态性检验、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）分析，确保模型的稳定性无自相关性。最后，利用选定的模型进行预测，并通过实际数据与预测数据的比较，评估模型的预测效果。 在本文中，研究人员应用ARIMA模型对某一高速公路的月度交通量进行了预测，结果显示模型的综合误差率为5.45%，远低于灰色模型的35.43%误差率和三次指数平滑法的5.65%误差率，这证明了ARIMA模型在处理高速公路交通量预测问题上的优越性。这种较低的预测误差意味着ARIMA模型更能准确地捕捉到交通流量的季节性和趋势变化，为交通管理者提供了更可靠的预测依据，有助于优化资源配置，提升交通服务质量和效率。 关键词：交通工程、高速公路、月度交通量、预测、ARIMA模型。这些关键词揭示了研究的主要焦点，即使用ARIMA模型解决交通工程中的预测问题，特别是在高速公路交通量的月度预测中，体现了该模型的实用价值和科学性。中图分类号和文献标志码则分别代表了研究的学科领域和文献的性质，为后续研究者提供了参考和检索路径。