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《南京师范大学学报(工程技术版)》 2016年03期
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基于ARIMA模型的城市公共自行车需求量短期预测方法研究

林燕平  窦万峰  
【摘要】:预测在城市公共自行车的研究中占重要地位,对站点未来需求量进行分析和预测,可为管理者提前分配自行车和用户合理制定出行方案提供依据.本文采用自回归求积移动平均(ARIMA)模型,对公共自行车高峰时段的需求量时间序列进行拟合和预测,并与基线法(Baseline)预测误差比较,结果显示对于不同站点类型的预测,此模型的预测值与实际值的平均相对误差均低于Baseline预测方法 .ARIMA模型的预测精度相对较高,且预测结果可信,可为城市公共自行车管理和使用提供预测的理论与方法 .
【作者单位】南京师范大学计算机科学与技术学院;
【基金】:国家自然科学基金(41171298)
【分类号】:U491.225

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