| 摘 要： | 为实现铁路车站发送客流量的短期预测,研究预测步长对短期客流预测效果的影响,分析了广珠城际铁路车站发送客流的特征和变化规律,结合客流特征及季节性差分自回归滑动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)的适用性,构建了SARIMA客流预测模型,利用Python软件中的Statsmodels模块完成了SARIMA客流模型的精细化调参,以广州南站、小榄站的发送客流量为例验证了模型的有效性.结果表明,SARIMA预测模型可以较好地适用于不同数量等级的客流预测,其预测精度随预测步长的增加而降低.预测步长为1时,广州南站、小榄站、珠海站客流预测平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)值分别为3.97%,5.83%,5.43%;预测步长增加为2时,各车站客流预测误差显著增加,广州南站、小榄站、珠海站客流预测误差MAPE值分别为5.31%,6.79%,7.62%;预测步长大于2时,预测误差基本保持稳定.将SARIMA模型预测效果与随机森林(random forest, R...
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