基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
基于ARIMA模型的铁路货运量预测
智者论道智库时代 ·187·基于ARIMA 模型的铁路货运量预测赵娜青（河北大学经济学院，河北保定 071000）摘要：近年来随着我国经济的蓬勃发展，运输以及物流行业也发展迅速。
合理地对我国铁路货运量进行预测可以为我国铁路交通基础设施建设提供科学的依据，进而有助于提高我国的经济效益。
为了科学地预测我国的铁路货运量，本文利用Eviews 软件拟合ARIMA 模型，对我国的铁路货运量进行预测。
关键词：ARIMA 模型；铁路货运量；预测中图分类号：F272.1文献标识码：A 文章编号：2096-4609（2019）22-0187-002一、引言铁路货运量指在一定时期内（通常为一年）使用铁路货车实际运送的货物数量，它是我国国民经济的重要组成部分，反映出了经济的真实状况。
铁路货运量预测可以为我国铁路建设项目和铁路基础设施建设提供科学的依据，避免人力以及资源的浪费。
对于铁路运输系统而言，多层次、多因素的影响使得运量预测复杂[1]，本文对确定性因素进行了简化，利用由国家统计局公布的铁路货运量数据，建立ARIMA 模型并对我国未来三年的铁路货运量进行预测，以便为其他项目提供科学的依据，以促进我国经济的发展。
二、方法介绍求和自回归移动平均模型简称为ARIMA（p,d,q）模型，是一种对于时间序列数据进行处理并预测的方法，其中P 为自回归项数，q 为移动平均的项数，d 是为使原序列变为平稳序列所做的差分次数。
ARIMA 模型是ARMA 模型的拓展，其基本形式可写为：其中表示对原序列进行的差分的阶数，是平稳可逆的ARMA 模型的自回归系数多项式，为ARMA 模型的移动平均系数多项式，为白噪声序列。
三、铁路货运量的ARIMA 模型（一）对原序列进行平稳性检验首先绘制原始序列的趋势图，发现数据的波动不大，却呈现出明显的上升趋势，需要对原始数据进行差分处理。
经过一阶差分以后通过单位根检验确定差分后的数据是平稳序列。
基于RBF和ARIMA模型下货运量预测算法与软件实现的开题报告
基于RBF和ARIMA模型下货运量预测算法与软件实现的开题报告1. 研究背景和意义货运量预测是运输领域中的重要问题，对于货运企业和政府决策具有重要的意义。
预测货运量可以帮助运输企业合理规划运力和运输方案，提高资源利用率和运输效率，降低运输成本；对于政府决策，则可以根据货运量预测结果制定交通运输政策和发展规划，促进物流业的健康发展和经济增长。
传统的货运量预测方法主要是基于时间序列模型和回归模型。
其中，ARIMA模型是一种典型的时间序列模型，适用于具有平稳或近似平稳性质的数据序列。
但是，在涉及多个因素相互作用的复杂系统中，单一的时间序列模型可能无法有效地捕捉到数据的非线性和非平稳性质，导致预测结果的不准确性。
基于RBF神经网络的货运量预测模型是近年来涌现出来的一种新型预测方法。
RBF神经网络具有良好的非线性拟合能力和适应性，能够捕捉到数据的非线性特征。
因此，在复杂的环境下，RBF神经网络能够更好地预测货运量。
2. 研究目的和内容本课题的研究目的是设计一种基于RBF神经网络和ARIMA模型相结合的货运量预测算法，并实现相应的预测软件。
具体内容包括：（1）对数据预处理的研究：对货运量数据进行去趋势和去季节性处理，使其具有平稳性质，便于后续模型预测。
（2）基于ARIMA模型的货运量预测：使用经典的ARIMA模型对已经预处理好的数据进行预测，得到预测结果。
（3）基于RBF神经网络的货运量预测：将预处理后的数据输入RBF 神经网络进行训练和预测。
（4）结合ARIMA和RBF神经网络的预测模型：将ARIMA模型和RBF神经网络相结合，得到更准确的货运量预测结果。
（5）设计和实现预测软件：将以上预测算法实现成为一个方便实用的货运量预测软件，帮助实际运输企业和政府进行货运量预测和规划。
3. 研究方法和技术路线（1）数据收集和预处理：从财政部网站上获取全国铁路货运量和非铁路货运量的月度数据，进行去趋势和去季节性的处理。
基于ARIMA模型预测我国2012年的货运量
基于ARIMA模型预测我国2012年的货运量余海燕【期刊名称】《内蒙古财经学院学报》【年(卷),期】2012(000)002【摘要】The Data of this paper is originated from ＂Compilation of Statistics in the Past 60 years of New Chi na＂ and National Bureau of Statistics of China. Based the data of fright volume from 1949 to 2008 in 0146. xls of ＂ Compilation of Statistics in the Past 60 years of New China＂and the monthly and yearly freight volume data of 2009 and 2010, this paper sets up time series model and analyzes with ARIMA model. The main content includes time series analysis, stationary handling, model distinguishing, model order and parameter estimation. By applying the software of Eview6.0, this paper forecasts the freight volume of 2011 and 2012 of the country in expectation to pro vide quantitative basis for drafting logistics development policy, confirming logistics infrastructure construction and analyzing logistics market tendency.%本文的数据来源于《新中国60年统计资料汇编》、中华人民共和国国家统计局,根据《新中国60年统计资料汇编》里面0146.xls中1949-2008年全国货运量的数据、中华人民共和国国家统计局中2009、2010年月度与年度货运量数据,建立时间序列模型序列,运用ARIMA模型进行分析,主要包括时间序列分析、平稳化处理、模型的识别、模型的定阶和参数估计这四个主要步骤,运用Eviews6.0软件,对我国2011年和2012年的货运量进行了预测,为制定物流发展政策、确定物流基础设施建设规模、分析物流市场态势提供定量依据。
ARMAARIMA模型介绍及案例分析
ARMAARIMA模型介绍及案例分析AR、MA和ARIMA是时间序列分析中常见的模型，用于分析和预测时间序列数据的特征和趋势。
下面将对这三种模型进行介绍，并提供一个案例分析来展示它们的应用。
自回归模型（AR）是一种基于过去的观测值来预测未来观测值的模型。
它基于一个假设：未来的观测值可以由过去的观测值的线性组合来表示。
AR模型的一般形式可以表示为：y_t=c+ϕ_1*y_(t-1)+ϕ_2*y_(t-2)+...+ϕ_p*y_(t-p)+ε_t其中，y_t表示时间t的观测值，c是常数项，ϕ_1至ϕ_p是自回归系数，p是自回归阶数，ε_t是误差项。
AR模型的关键是确定自回归阶数p和自回归系数ϕ。
移动平均模型（MA）是一种基于过去的误差项来预测未来观测值的模型。
它基于一个假设：未来的观测值的误差项可以由过去的误差项的线性组合来表示。
MA模型的一般形式可以表示为：y_t=c+ε_t+θ_1*ε_(t-1)+θ_2*ε_(t-2)+...+θ_q*ε_(t-q)其中，y_t表示时间t的观测值，c是常数项，ε_t是误差项，θ_1至θ_q是移动平均系数，q是移动平均阶数。
MA模型的关键是确定移动平均阶数q和移动平均系数θ。
自回归移动平均模型（ARIMA）结合了AR和MA模型的特点，同时考虑了时间序列数据的趋势性。
ARIMA模型一般形式可以表示为：y_t=c+ϕ_1*y_(t-1)+ϕ_2*y_(t-2)+...+ϕ_p*y_(t-p)+ε_t+θ_1*ε_(t-1)+θ_2*ε_(t-2)+...+θ_q*ε_(t-q)其中，y_t表示时间t的观测值，c是常数项，ϕ_1至ϕ_p是自回归系数，p是自回归阶数，ε_t是误差项，θ_1至θ_q是移动平均系数，q是移动平均阶数。
ARIMA模型的关键是确定自回归阶数p、移动平均阶数q和相关系数ϕ和θ。
下面举一个电力消耗预测的案例来展示AR、MA和ARIMA模型的应用：假设有一段时间内的电力消耗数据，我们想要用AR、MA和ARIMA模型来预测未来一段时间内的电力消耗。
基于ARIMA模型的全国公路货运量预测
基于ARIMA模型的全国公路货运量预测
陈光
【期刊名称】《中国证券期货》
【年(卷),期】2013(0)7X
【摘要】本文利用2006年1月到2012年9月的全国公路货运量的时间序列数据,使用eviews 6.0软件,运用单整自回归移动平均模型即ARIMA模型,对模型进行了识别、定阶、适应性检验,最终建立了一个ARIMA(3,1,3)的预测模型。
通过该模型预测了2012年我国传统的公路货运大月12月的公路货运量将达到惊人的32.275亿吨,再创历史新高。
【总页数】2页(P301-301)
【关键词】全国公路货运量;ARIMA模型;预测
【作者】陈光
【作者单位】山西财经大学统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】F224;F542
【相关文献】
1.基于ARIMA模型的铁路物流货运量预测研究 [J], 李祖辉
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5.基于ARIMA模型的极端事件下铁路货运量预测研究 [J], 孙斌;陈思伶;杜丽慧因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于arima算法的短时车流量预测模型
基于arima算法的短时车流量预测模型摘要：针对区间道路短时车流量数据规律性较弱、随机误差干扰较强，且具有高度不确定性、难以准确预测的问题，基于ARIMA算法提出了一种改进型的短时车流量预测模型。
该模型的建立无需借助任何外生变量，根据需要预测的时间周期个数可将短时车流量数据划分为对应的数据集组，再由每个数据集组预测下一个时间周期的车流量。
该模型使得数据更加平滑，有效解决了多因素对短时车流量的影响。
对区间道路采集到的车流量数据进行建模仿真，仿真结果验证了所提模型的普适性及准确性。
随着机动车数量呈指数形式增长，尤其是在上下班高峰期及节假日时期，城市道路堵塞严重，增加了居民的出行成本，使道路交通面临着巨大的压力根据时间维度的不同可以将车流量的预测划分为长时（年）车流量预测、中时（月/日）车流量预测和短时（时/分）车流量预测文中基于ARIMA算法1 ARIMA算法短时车流量预测属于时间序列预测1）平稳性：指时间序列y2）自回归（Autoregressive,AR）：指利用自生变量的历史时间数据对未来时间数据进行预测。
p阶自回归公式如下：式中，μ表示常数项；ε3）移动平均（Moving Average,MA）：指通过自回归模型中误差项的累加实现预测中随机波动的有效消除。
q阶移动平均的计算公式如下：式中，μ表示常数项；ε4）自回归移动平均：即AR与MA的结合，表示为ARMA(p,q)，公式如下：5）差分（Integrate,I）：指时间序列的当前值减去滞后值，d阶差分公式表示如下：ARIMA的建模流程如图1所示。
其要求时间序列数据是平稳的，若数据不平稳，则需要进行差分。
在确定了合适的d值以后，算法就转化为求解平稳时间序列Δ2 短时车流量预测模型2.1 数据准备图2为区间道路3天的车流量数据图，数据时间间隔为15 min，该区间3天总车流量共59 513辆，平均每天19 838辆。
从图中可以看出，每天6:00之前区间道路车辆数量较少，每天8:00和18:00左右有1～2小时的早晚高峰，且车流量较大。
公路货运量预测
提高公路运输行业的管理水 平，为设计、修建货运场站 或现代物流主要以 定性预测方法为主，如 专家调查法、专家预测 法、德尔菲法等
定量预测方法 定量预测方法主要是基 于数理统计、微积分以 及人工智能等理论的较 为复杂的、精度较高的 预测方法，如回归分析 法、时间序列预测法、 灰色理论预测、人工神 经网络以及组合预测模 型等
定性预测方法
定量预测方法
偏重于数量方面的分析，重视预测对象的变化 程度，能作出变化程度在数量上的准确描述； 它主要把历史统计数据和客观实际资料作为预 测的依据，运用数学方法进行处理分析，受主 观因素的影响较少；它可以利用现代化的计算 方法，来进行大量的计算工作和数据处理，求 出适应工程进展的最佳数据曲线。缺点是比较 机械，不易灵活掌握，对信息资料质量要求较 高。
公路货运量预测的意义
根据国民经济和社会发展对 运输的需求，就未来的旅客 和货物运输量作定性和定量 的计算和分析。它是研究分 析未来运输业需要担负的任 务，寻求发展运输能力的目 标和途径，研究各种运输方 式之间运输量的合理分配和 综合运输网建设，以形成合 理的运输业结构的依据。做 好运输量预测对于保证运输 业适应国民经济的发展和人 民物质文化生活水平的提高 有重要意义。
采用通常的预测理论与方法得到的预测结果可信 度仍偏低， 究其原因主要是： （1） 过去货运量统计资料缺乏， 而高等级道路 要求货运量预测期又较长（中远期）； （2） 当以国民经济增长作货运量预测的相关依 据时， 对国民经济指标缺少深入的分解和相关性 分析； （3） 对诱增货运量的增长缺乏经验， 难以准确 判断； （4） 货运量调查资料的可靠性存在疑问等。
公路货运量预测
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《2024年基于ARMA模型的股价分析与预测的实证研究》范文
《基于ARMA模型的股价分析与预测的实证研究》篇一一、引言随着科技的进步和大数据时代的到来，金融市场的分析预测方法日趋丰富。
其中，时间序列分析方法以其独特的优势在股价预测领域发挥着重要作用。
本文以ARMA模型为基础，通过对实际股价数据进行实证研究，旨在分析股价的动态变化规律，为投资者提供决策参考。
二、ARMA模型概述ARMA（自回归移动平均）模型是一种常见的时间序列分析方法，主要用于分析具有时间依赖性和随机性的数据。
该模型通过捕捉数据的自回归和移动平均特性，揭示数据间的内在联系和规律。
在股价分析中，ARMA模型能够有效地反映股价的动态变化和趋势。
三、实证研究方法与数据来源（一）方法本文采用ARMA模型对股价进行实证研究。
首先，对股价数据进行预处理，包括数据清洗、平稳性检验等；其次，根据数据的自相关函数图和偏自相关函数图，确定ARMA模型的阶数；最后，利用ARIMA软件对模型进行参数估计和检验，预测未来股价。
（二）数据来源本文选用某股票的日收盘价为研究对象，数据来源于网络爬虫采集的公开信息。
为保证数据的准确性和完整性，对数据进行清洗和处理。
四、实证研究过程与结果分析（一）数据预处理首先，对原始数据进行清洗和处理，包括去除异常值、缺失值等。
其次，进行平稳性检验，若数据不平稳则进行差分处理直至平稳。
本例中，经过一阶差分后，数据达到平稳状态。
（二）模型定阶根据自相关函数图和偏自相关函数图，确定ARMA模型的阶数。
本例中，p阶自回归项和q阶移动平均项的阶数分别为p=3和q=1。
因此，建立的ARMA（3,1）模型较为合适。
（三）模型参数估计与检验利用ARIMA软件对ARMA（3,1）模型进行参数估计和检验。
结果表明，模型的各项指标均达到显著水平，具有较好的拟合效果和预测能力。
（四）结果分析通过对ARMA模型的实证研究，发现该股票的股价具有一定的自回归和移动平均特性。
模型能够较好地反映股价的动态变化和趋势，为投资者提供了有价值的参考信息。
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基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
公路货运量预测及分析是交通管理和规划的重要组成部分，对于货运企业和政府部门都具有重要意义。
本文将基于ARMA模型来进行公路货运量的预测和分析。
ARMA模型是一种常用的时间序列分析模型，由自回归(AR)和移动平均(MA)两个部分组成。
AR部分表示当前值与过去值的关系，MA部分表示当前值与随机干扰项的关系。
我们需要收集一定时间范围内的公路货运量数据，例如过去几年的数据。
然后，我们可以对数据进行预处理，包括平滑和去趋势等，以消除可能存在的季节性和趋势性影响。
接下来，我们可以使用自相关函数(ACF)和偏相关函数(PACF)来确定AR和MA的阶数。
ACF可以帮助我们判断数据是否具有自相关性，PACF可以帮助我们确定AR模型的阶数。
通过观察ACF和PACF的截尾点，我们可以得到AR和MA的阶数。
然后，我们可以使用最小均方误差(MSE)来估计ARMA模型的参数。
我们可以使用最小二乘法或最大似然估计法来获得ARMA模型的参数估计值。
有了ARMA模型的参数估计值后，我们可以使用该模型进行公路货运量的预测。
我们可以通过给定过去的货运量数据来预测未来的货运量。
预测结果可以帮助货运企业和政府部门做出合理的决策和规划。
在分析公路货运量时，我们还可以对ARMA模型的残差进行分析。
残差是实际观测值与模型预测值之间的差异。
通过观察残差序列的自相关性和正态性等特征，我们可以检验ARMA模型的拟合效果。
如果残差序列具有随机性和平稳性，说明ARMA模型对数据的拟合效果较好。
除了ARMA模型，我们还可以使用其他时间序列模型来进行公路货运量的预测和分析，例如ARIMA模型、GARCH模型等。
不同的模型具有不同的特点和适用范围，可以根据实际情况选择适合的模型进行分析。