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基于EVIEWS的短时交通流分析及预测

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摘要 利用计量经济分析方法以及Eviews软件,对短时交通流序列进行了数字特征分析;通过对短时交通流样本序列进行单位根检验,和1次差分后的残差分析AC和PAC系数,建立短时交通流ARIMA(1,1,1)预测模型,对模型进行检验,发现模型的拟合效果较好,为短时交通流预测提供了一条新的途径。
机构地区 西南交通大学
出处 《黑龙江科技信息》 2009年第26期37-37,共1页 Heilongjiang Science and Technology Information
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