公交客运量预测：时间序列模型与指数平滑法

"公交客运量的时间序列预测模型是通过对公交客运量影响因素的分析，选取特定的自变量，如市区人口、从业人员、学生数量等，运用指数平滑法预测自变量，然后基于相关分析和因子分析构建prais-winsten AR(1)自回归时间序列模型来预测公交客运总量。此外，还利用ARMA模型对哈尔滨市各分区的公交客流量进行拟合和预测，验证了模型的预测效果和准确性。该研究发表于《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》2014年第12期，由徐文远等人完成，并受到黑龙江省交通运输厅的重点科技资助。" 这篇论文的核心是建立一个有效的公交客运量预测模型，这对于公交规划的科学性和合理性至关重要。首先，研究者通过深入分析公交客运量的影响因素，选择了7个关键指标作为自变量，包括市区人口数、从业人员数、在校学生数、工业生产总值、职工年平均工资、公交车辆数以及运营线路数。这些因素直接影响着公交客运需求。 然后，研究者采用了指数平滑法对这些自变量进行预测，这是一种常用的时间序列分析方法，能较好地捕捉数据的短期趋势。接着，通过对自变量进行相关性分析和因子分析，可以识别出对公交客运量影响最大的关键因素，从而减少模型的复杂度，提高预测精度。 在此基础上，研究者建立了prais-winsten AR(1)自回归时间序列模型。这种模型考虑了数据之间的自相关性，能更准确地反映公交客运量随时间的变化规律。AR(1)表示模型包含一个自回归项，即当前的观测值与前一时期的观测值有关。 此外，论文还运用了ARMA（自回归移动平均）模型，对哈尔滨市各分区的公交客流量进行拟合和预测。ARMA模型结合了自回归和移动平均的特点，能处理非平稳时间序列数据，适合处理复杂的客运量波动情况。 通过实际的模型应用和预测，研究结果表明建立的时间序列预测模型具有良好的预测效果，这验证了模型在公交客运量预测中的有效性和准确性。这样的研究成果对于交通管理部门制定公交运力调配、线路规划等决策提供了有力的数据支持，有助于优化城市公共交通系统，提升服务质量。