基于SAS的铁路货运量预测

铁路运输是国民经济的大动脉、国家重要基础设施和大众化交通工具,在综合交通运输体系中发挥着骨干作用。货物运输是铁路运输的一项重要职能,提前对货运量进行准确的预测有助于管理部门合理的安排运力。本文主要利用求和自回归移动平均(ARIMA)模型的基本思想,基本理论以及一般模型,对1985年至2012年我国铁路货运量进行时间序列分析,用SAS软件对模型的可行性进行检验,建立了模型,并用2013年的数据进行了验证,结果显示,铁路货运量的模拟值和真实值比较吻合,这说明本文建立的模型是有效的,最后对未来三年的货运量做了简单的预测分析。