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Prophet-X-12-ARIMA组合模型及交通运输量预测
被引量:
1
1
作者
杨贵军
李晓霞
孙玲莉
《统计与决策》
北大核心
2023年第4期29-34,共6页
由于受到经济社会因素的影响,交通运输量数据具有趋势多变及季节性明显的复杂特征。现有的预测模型,如X-12-ARIMA模型、ARIMA模型和Prophet模型等的预测准确性有待改进。文章构建Prophet-X-12-ARIMA组合模型,综合了Prophet模型灵活拟合...
由于受到经济社会因素的影响,交通运输量数据具有趋势多变及季节性明显的复杂特征。现有的预测模型,如X-12-ARIMA模型、ARIMA模型和Prophet模型等的预测准确性有待改进。文章构建Prophet-X-12-ARIMA组合模型,综合了Prophet模型灵活拟合趋势成分的优势以及X-12-ARIMA模型能准确分解出季节成分的优点。采用该模型预测某城市的七种交通运输量序列,结果显示Prophet-X-12-ARIMA组合模型的半年度和年度预测效果明显优于Prophet模型、X-12-ARIMA模型及ARIMA模型。进一步研究发现,当原始序列趋势变化剧烈时,Prophet-X-12-ARIMA组合模型的预测效果更优。
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关键词
Prophet模型
X-12-ARIMA模型
Prophet-X-12-ARIMA组合模型
交通运输量
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题名
Prophet-X-12-ARIMA组合模型及交通运输量预测
被引量:
1
1
作者
杨贵军
李晓霞
孙玲莉
机构
天津财经大学
、
统计
学院
天津财经大学、中国经济统计研究中心
出处
《统计与决策》
北大核心
2023年第4期29-34,共6页
基金
天津市哲学社会科学规划重点课题(TJTJ19-001)。
文摘
由于受到经济社会因素的影响,交通运输量数据具有趋势多变及季节性明显的复杂特征。现有的预测模型,如X-12-ARIMA模型、ARIMA模型和Prophet模型等的预测准确性有待改进。文章构建Prophet-X-12-ARIMA组合模型,综合了Prophet模型灵活拟合趋势成分的优势以及X-12-ARIMA模型能准确分解出季节成分的优点。采用该模型预测某城市的七种交通运输量序列,结果显示Prophet-X-12-ARIMA组合模型的半年度和年度预测效果明显优于Prophet模型、X-12-ARIMA模型及ARIMA模型。进一步研究发现,当原始序列趋势变化剧烈时,Prophet-X-12-ARIMA组合模型的预测效果更优。
关键词
Prophet模型
X-12-ARIMA模型
Prophet-X-12-ARIMA组合模型
交通运输量
Keywords
Prophet model
X-12-ARIMA model
Prophet-X-12-ARIMA combined model
transport volume
分类号
F572.88 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Prophet-X-12-ARIMA组合模型及交通运输量预测
杨贵军
李晓霞
孙玲莉
《统计与决策》
北大核心
2023
1
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参考文献
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