基于SARIMA-SVR模型的铁路货运量预测方法

摘要： 鉴于铁路货运量受多种外部因素影响呈现显著的随机波动特征而难以准确预测，提出了SARIMA-SVR预测模型。首先，对全国铁路月度货运量序列进行季节时间序列(SARIMA)建模，得到模型的初始预测值及预测残差。其次，构建支持向量机(SVR)回归预测模型，将影响铁路货运量的外部因素作为模型输入项，SARIMA模型预测残差序列、月度货运量序列分别作为模型输出项，由此分别获得SARIMA... （共12页）